論文の概要: Cracking the Code: Multi-domain LLM Evaluation on Real-World Professional Exams in Indonesia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08564v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 06:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 17:38:30.942050
• Title: Cracking the Code: Multi-domain LLM Evaluation on Real-World Professional Exams in Indonesia
• Title（参考訳）: コードのクラック: インドネシアにおける実世界のプロフェッショナルエクササイズに関するマルチドメインLCM評価
• Authors: Fajri Koto,
• Abstract要約: IndoCareerは、さまざまな分野における職業的および専門的認定試験のパフォーマンスを評価するために設計された8,834の多重選択質問のデータセットである。 インドネシアに焦点を当てたIndoCareerは、(1)医療、(2)保険と金融、(3)創造とデザイン、(4)観光とホスピタリティ、(5)教育とトレーニング、(6)法律の6つの主要な分野にまたがる、豊かな地域コンテキストを提供している。 27の大規模言語モデルに対する包括的評価は、これらのモデルが特に、保険や金融といった強い地域状況の分野において苦戦していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.138092198708015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While knowledge evaluation in large language models has predominantly focused on academic subjects like math and physics, these assessments often fail to capture the practical demands of real-world professions. In this paper, we introduce IndoCareer, a dataset comprising 8,834 multiple-choice questions designed to evaluate performance in vocational and professional certification exams across various fields. With a focus on Indonesia, IndoCareer provides rich local contexts, spanning six key sectors: (1) healthcare, (2) insurance and finance, (3) creative and design, (4) tourism and hospitality, (5) education and training, and (6) law. Our comprehensive evaluation of 27 large language models shows that these models struggle particularly in fields with strong local contexts, such as insurance and finance. Additionally, while using the entire dataset, shuffling answer options generally maintains consistent evaluation results across models, but it introduces instability specifically in the insurance and finance sectors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルにおける知識評価は、主に数学や物理学のような学術的な主題に焦点が当てられているが、これらの評価は現実世界の専門職の実践的な要求を捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,各種分野における職業・専門試験のパフォーマンス評価を目的とした,8,834の複数選択質問からなるデータセットであるIndoCareerを紹介する。 インドネシアに焦点を当てたIndoCareerは、(1)医療、(2)保険と金融、(3)創造とデザイン、(4)観光とホスピタリティ、(5)教育とトレーニング、(6)法律の6つの主要な分野にまたがる、豊かな地域コンテキストを提供している。 27の大規模言語モデルに対する包括的評価は、これらのモデルが特に、保険や金融といった強い地域状況の分野において苦戦していることを示している。 さらに、データセット全体を使用しながら、シャッフルの回答オプションは一般的にモデル間で一貫した評価結果を維持するが、保険や金融セクターで特に不安定を導入する。

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