論文の概要: INCLUDE: Evaluating Multilingual Language Understanding with Regional Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19799v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 16:03:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:45.388411
• Title: INCLUDE: Evaluating Multilingual Language Understanding with Regional Knowledge
• Title（参考訳）: INCLUDE:地域知識を用いた多言語言語理解の評価
• Authors: Angelika Romanou, Negar Foroutan, Anna Sotnikova, Zeming Chen, Sree Harsha Nelaturu, Shivalika Singh, Rishabh Maheshwary, Micol Altomare, Mohamed A. Haggag, Snegha A, Alfonso Amayuelas, Azril Hafizi Amirudin, Viraat Aryabumi, Danylo Boiko, Michael Chang, Jenny Chim, Gal Cohen, Aditya Kumar Dalmia, Abraham Diress, Sharad Duwal, Daniil Dzenhaliou, Daniel Fernando Erazo Florez, Fabian Farestam, Joseph Marvin Imperial, Shayekh Bin Islam, Perttu Isotalo, Maral Jabbarishiviari, Börje F. Karlsson, Eldar Khalilov, Christopher Klamm, Fajri Koto, Dominik Krzemiński, Gabriel Adriano de Melo, Syrielle Montariol, Yiyang Nan, Joel Niklaus, Jekaterina Novikova, Johan Samir Obando Ceron, Debjit Paul, Esther Ploeger, Jebish Purbey, Swati Rajwal, Selvan Sunitha Ravi, Sara Rydell, Roshan Santhosh, Drishti Sharma, Marjana Prifti Skenduli, Arshia Soltani Moakhar, Bardia Soltani Moakhar, Ran Tamir, Ayush Kumar Tarun, Azmine Toushik Wasi, Thenuka Ovin Weerasinghe, Serhan Yilmaz, Mike Zhang, Imanol Schlag, Marzieh Fadaee, Sara Hooker, Antoine Bosselut,
• Abstract要約: 機能的大規模言語モデル(LLM)の開発は、英語以外の言語における高品質な評価資源の欠如によってボトルネックとなっている。 本研究では,各地域における多言語LLMの能力を評価するため,現地試験資料から197,243対のQAペアの評価スイートを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.234295907476515
• License:
• Abstract: The performance differential of large language models (LLM) between languages hinders their effective deployment in many regions, inhibiting the potential economic and societal value of generative AI tools in many communities. However, the development of functional LLMs in many languages (\ie, multilingual LLMs) is bottlenecked by the lack of high-quality evaluation resources in languages other than English. Moreover, current practices in multilingual benchmark construction often translate English resources, ignoring the regional and cultural knowledge of the environments in which multilingual systems would be used. In this work, we construct an evaluation suite of 197,243 QA pairs from local exam sources to measure the capabilities of multilingual LLMs in a variety of regional contexts. Our novel resource, INCLUDE, is a comprehensive knowledge- and reasoning-centric benchmark across 44 written languages that evaluates multilingual LLMs for performance in the actual language environments where they would be deployed.
• Abstract（参考訳）: 言語間の大きな言語モデル(LLM)の性能差は、多くの地域での効果的な展開を妨げ、多くのコミュニティにおける生成AIツールの経済的および社会的価値を阻害する。 しかし、多くの言語における関数型LLM(\ie, multilingual LLM)の開発は、英語以外の言語における高品質な評価資源の欠如によってボトルネックとなっている。 さらに、多言語ベンチマーク構築における現在の実践は、多言語システムを使用する環境の地域的・文化的知識を無視して、英語のリソースを翻訳することが多い。 本研究では,各地域における多言語LLMの能力を評価するため,現地試験資料から197,243対のQAペアの評価スイートを構築した。 我々の新しいリソースであるINCLUDEは、44の言語にまたがる総合的な知識と推論中心のベンチマークであり、実際にデプロイされる言語環境において、多言語LLMのパフォーマンスを評価する。

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