論文の概要: AraDiCE: Benchmarks for Dialectal and Cultural Capabilities in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11404v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 17:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 15:25:38.468491
• Title: AraDiCE: Benchmarks for Dialectal and Cultural Capabilities in LLMs
• Title（参考訳）: AraDiCE:LLMにおける方言と文化能力のベンチマーク
• Authors: Basel Mousi, Nadir Durrani, Fatema Ahmad, Md. Arid Hasan, Maram Hasanain, Tameem Kabbani, Fahim Dalvi, Shammur Absar Chowdhury, Firoj Alam,
• Abstract要約: 本稿ではアラビア方言と文化評価のベンチマークであるAraDiCEを紹介する。 湾岸地域、エジプト地域、レバント地域の文化意識を評価するために設計された最初のきめ細かいベンチマーク。 本研究で検証した方言翻訳モデルとベンチマークをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.121471902726892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Arabic, with its rich diversity of dialects, remains significantly underrepresented in Large Language Models, particularly in dialectal variations. We address this gap by introducing seven synthetic datasets in dialects alongside Modern Standard Arabic (MSA), created using Machine Translation (MT) combined with human post-editing. We present AraDiCE, a benchmark for Arabic Dialect and Cultural Evaluation. We evaluate LLMs on dialect comprehension and generation, focusing specifically on low-resource Arabic dialects. Additionally, we introduce the first-ever fine-grained benchmark designed to evaluate cultural awareness across the Gulf, Egypt, and Levant regions, providing a novel dimension to LLM evaluation. Our findings demonstrate that while Arabic-specific models like Jais and AceGPT outperform multilingual models on dialectal tasks, significant challenges persist in dialect identification, generation, and translation. This work contributes ~45K post-edited samples, a cultural benchmark, and highlights the importance of tailored training to improve LLM performance in capturing the nuances of diverse Arabic dialects and cultural contexts. We will release the dialectal translation models and benchmarks curated in this study.
• Abstract（参考訳）: 方言の多様性が豊富にあるアラビア語は、大きな言語モデル、特に方言の変種において顕著に不足している。 我々は、機械翻訳(MT)と人間の後編集を組み合わせて作成した現代標準アラビア語(MSA)とともに、方言に7つの合成データセットを導入することで、このギャップに対処する。 本稿ではアラビア方言と文化評価のベンチマークであるAraDiCEを紹介する。 我々は、低資源アラビア語方言を中心に、方言理解と生成に関するLLMを評価した。 さらに,湾岸地域,エジプト地域,レバント地域の文化意識を評価するために設計された,初となるきめ細かいベンチマークを導入し,LCMの評価に新たな次元を提供する。 以上の結果から,Jais や AceGPT のようなアラビア語固有のモデルは,方言課題における多言語モデルよりも優れているが,方言の識別,生成,翻訳において重要な課題が持続していることが示唆された。 この研究は、およそ45Kの後編集サンプル、文化ベンチマークに貢献し、多様なアラビア方言や文化的文脈のニュアンスを捉える上で、LLMのパフォーマンスを改善するための調整されたトレーニングの重要性を強調している。 本研究で検証した方言翻訳モデルとベンチマークをリリースする。

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