論文の概要: Multilingual Evaluation of Long Context Retrieval and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18006v2
• Date: Sat, 12 Oct 2024 20:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 16:00:56.833362
• Title: Multilingual Evaluation of Long Context Retrieval and Reasoning
• Title（参考訳）: 長期検索と推論の多言語的評価
• Authors: Ameeta Agrawal, Andy Dang, Sina Bagheri Nezhad, Rhitabrat Pokharel, Russell Scheinberg,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、長いコンテキストを扱うのに素晴らしい能力を示している。 5言語にわたる検索と推論のタスクに対して,長いコンテキストのLLMを評価した。 最高のパフォーマンスモデルは英語で約96%の精度を達成し、ソマリでは約36%の精度を目標文で達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3398445165628465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent large language models (LLMs) demonstrate impressive capabilities in handling long contexts, some exhibiting near-perfect recall on synthetic retrieval tasks. However, these evaluations have mainly focused on English text and involved a single target sentence within lengthy contexts. Our work investigates how LLM performance generalizes to multilingual settings with multiple hidden target sentences. We comprehensively evaluate several long-context LLMs on retrieval and reasoning tasks across five languages: English, Vietnamese, Indonesian, Swahili, and Somali. These languages share the Latin script but belong to distinct language families and resource levels. Our analysis reveals a significant performance gap between languages. The best-performing models such as Gemini-1.5 and GPT-4o, achieve around 96% accuracy in English to around 36% in Somali with a single target sentence. However, this accuracy drops to 40% in English and 0% in Somali when dealing with three target sentences. Our findings highlight the challenges long-context LLMs face when processing longer contexts, an increase in the number of target sentences, or languages of lower resource levels.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル (LLM) は、長い文脈を扱う際、顕著な能力を示し、そのうちのいくつかは、合成検索タスクにおけるほぼ完璧なリコールを示している。 しかし、これらの評価は主に英語のテキストに焦点を合わせており、長い文脈で1つのターゲット文が関係している。 本研究は,LLMの性能が複数の目的文を隠蔽した多言語設定にどのように一般化するかを考察する。 我々は、英語、ベトナム語、インドネシア語、スワヒリ語、ソマリ語という5つの言語における検索と推論のタスクについて、いくつかの長文LLMを包括的に評価した。 これらの言語はラテン文字を共有しているが、異なる言語ファミリーとリソースレベルに属している。 分析の結果,言語間の性能差が顕著であることがわかった。 Gemini-1.5やGPT-4oのような最高のパフォーマンスモデルは、英語で約96%の精度を達成し、ソマリ語では約36%の精度を目標文で達成している。 しかし、この精度は英語では40%、ソマリでは0%にまで低下する。 以上の結果から,LLMの長文処理における課題,目的文数の増加,リソースレベルの低い言語の増加が浮き彫りになった。

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