Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking Cognitive Domains for LLMs: Insights from Taiwanese Hakka Culture

論文の概要: Benchmarking Cognitive Domains for LLMs: Insights from Taiwanese Hakka Culture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01556v2
Date: Wed, 25 Sep 2024 00:31:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 03:23:46.702479
Title: Benchmarking Cognitive Domains for LLMs: Insights from Taiwanese Hakka Culture
Title（参考訳）: LLMのための認知ドメインのベンチマーク:台湾のハッカ文化から
Authors: Chen-Chi Chang, Ching-Yuan Chen, Hung-Shin Lee, Chih-Cheng Lee,
Abstract要約: 本研究では,文化的知識の理解と処理において,大規模言語モデル(LLM)の性能を評価するためのベンチマークを提案する。この研究は、記憶、理解、応用、分析、評価、創造という6つの認知領域にわたるLLMを体系的に評価する多次元フレームワークを開発する。その結果,すべての認知領域,特に文化知識の正確な検索と応用を必要とするタスクにおいて,RAGの有効性が強調された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.467334566487944
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study introduces a comprehensive benchmark designed to evaluate the performance of large language models (LLMs) in understanding and processing cultural knowledge, with a specific focus on Hakka culture as a case study. Leveraging Bloom's Taxonomy, the study develops a multi-dimensional framework that systematically assesses LLMs across six cognitive domains: Remembering, Understanding, Applying, Analyzing, Evaluating, and Creating. This benchmark extends beyond traditional single-dimensional evaluations by providing a deeper analysis of LLMs' abilities to handle culturally specific content, ranging from basic recall of facts to higher-order cognitive tasks such as creative synthesis. Additionally, the study integrates Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology to address the challenges of minority cultural knowledge representation in LLMs, demonstrating how RAG enhances the models' performance by dynamically incorporating relevant external information. The results highlight the effectiveness of RAG in improving accuracy across all cognitive domains, particularly in tasks requiring precise retrieval and application of cultural knowledge. However, the findings also reveal the limitations of RAG in creative tasks, underscoring the need for further optimization. This benchmark provides a robust tool for evaluating and comparing LLMs in culturally diverse contexts, offering valuable insights for future research and development in AI-driven cultural knowledge preservation and dissemination.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文化的知識の理解と処理における性能を評価するための総合的なベンチマークについて紹介する。ブルームの分類を利用して、この研究は6つの認知領域(記憶、理解、応用、分析、評価、創造)にわたるLSMを体系的に評価する多次元フレームワークを開発した。このベンチマークは、事実の基本的なリコールから創造的合成のような高次認知タスクまで、文化的に特定のコンテンツを扱うLLMの能力をより深く分析することで、従来の単一次元評価を超えて拡張される。さらに、LLMにおける少数派の文化的知識表現の課題に対処するために、検索・拡張生成(RAG)技術を統合し、RAGが関連する外部情報を動的に組み込むことによってモデルの性能をいかに向上させるかを実証した。その結果,すべての認知領域,特に文化知識の正確な検索と応用を必要とするタスクにおいて,RAGの有効性が強調された。しかし、この発見はまた、創造的なタスクにおけるRAGの限界を明らかにし、さらなる最適化の必要性を強調している。このベンチマークは、文化的に多様な文脈でLLMを評価し、比較するための堅牢なツールを提供し、AIによる文化知識の保存と普及における将来の研究と開発のための貴重な洞察を提供する。

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