論文の概要: MILU: A Multi-task Indic Language Understanding Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02538v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 19:17:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:19.121506
• Title: MILU: A Multi-task Indic Language Understanding Benchmark
• Title（参考訳）: MILU: ベンチマークを理解するマルチタスクのインデックス言語
• Authors: Sshubam Verma, Mohammed Safi Ur Rahman Khan, Vishwajeet Kumar, Rudra Murthy, Jaydeep Sen,
• Abstract要約: 既存のベンチマークは主に英語に焦点を当てており、Indic言語における大規模言語モデルの評価においてかなりのギャップを残している。 このギャップに対処するために設計された総合評価ベンチマークMILUを紹介する。 インド中心のデザインにより、MILUは地域や州レベルの試験の資料を取り入れ、地域の歴史、芸術、祭典、法律などのトピックを科学や数学のような標準的な主題と共にカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.652738829153342
• License:
• Abstract: Evaluating Large Language Models (LLMs) in low-resource and linguistically diverse languages remains a significant challenge in NLP, particularly for languages using non-Latin scripts like those spoken in India. Existing benchmarks predominantly focus on English, leaving substantial gaps in assessing LLM capabilities in these languages. We introduce MILU, a Multi task Indic Language Understanding Benchmark, a comprehensive evaluation benchmark designed to address this gap. MILU spans 8 domains and 42 subjects across 11 Indic languages, reflecting both general and culturally specific knowledge. With an India-centric design, incorporates material from regional and state-level examinations, covering topics such as local history, arts, festivals, and laws, alongside standard subjects like science and mathematics. We evaluate over 42 LLMs, and find that current LLMs struggle with MILU, with GPT-4o achieving the highest average accuracy at 72 percent. Open multilingual models outperform language-specific fine-tuned models, which perform only slightly better than random baselines. Models also perform better in high resource languages as compared to low resource ones. Domain-wise analysis indicates that models perform poorly in culturally relevant areas like Arts and Humanities, Law and Governance compared to general fields like STEM. To the best of our knowledge, MILU is the first of its kind benchmark focused on Indic languages, serving as a crucial step towards comprehensive cultural evaluation. All code, benchmarks, and artifacts will be made publicly available to foster open research.
• Abstract（参考訳）: 低リソースおよび多言語言語におけるLLM(Large Language Model)の評価は、特にインドで話されているようなラテン文字以外の言語では、NLPにおいて重要な課題である。 既存のベンチマークは主に英語に重点を置いており、これらの言語でLLMの能力を評価するのにかなりのギャップを残している。 このギャップに対処するために設計された総合評価ベンチマークであるMILU(Multi Task Indic Language Understanding Benchmark)を紹介する。 MILUは、11のIndic言語にまたがる8つのドメインと42の主題にまたがっており、一般的な知識と文化的な知識の両方を反映している。 インド中心のデザインでは、地域や州レベルの試験の材料を取り入れ、地域の歴史、芸術、祭典、法律などのトピックを科学や数学のような標準的な主題と共にカバーしている。 その結果,現在のLCMはMILUに苦戦しており,GPT-4oは平均精度が72%に達していることがわかった。 オープンな多言語モデルは言語固有の微調整モデルよりも優れており、ランダムなベースラインよりもわずかに優れている。 モデルは低リソース言語に比べて高リソース言語でもパフォーマンスが良い。 ドメインワイズ分析(Domain-wise analysis)は、STEMのような一般的な分野と比較して、芸術、人文、法、ガバナンスといった文化的に関係のある領域では、モデルが不十分であることを示している。 私たちの知る限りでは、MILUはIndic言語に焦点を当てた最初のベンチマークであり、総合的な文化的評価への重要なステップとなっている。 すべてのコード、ベンチマーク、アーティファクトは、オープンな研究を促進するために公開されます。

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