論文の概要: Uhura: A Benchmark for Evaluating Scientific Question Answering and Truthfulness in Low-Resource African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00948v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 19:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:05.451917
• Title: Uhura: A Benchmark for Evaluating Scientific Question Answering and Truthfulness in Low-Resource African Languages
• Title（参考訳）: Uhura: 低リソースアフリカ言語における科学的回答と真実性を評価するためのベンチマーク
• Authors: Edward Bayes, Israel Abebe Azime, Jesujoba O. Alabi, Jonas Kgomo, Tyna Eloundou, Elizabeth Proehl, Kai Chen, Imaan Khadir, Naome A. Etori, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Choice Mpanza, Igneciah Pocia Thete, Dietrich Klakow, David Ifeoluwa Adelani,
• Abstract要約: 原文(投稿日:2010/01/16)へのリンク Uhura - 6種類のアフリカ言語における2つのタスクに焦点を当てた新しいベンチマークを提示する。 最初のデータセットであるUhura-ARC-Easyは、複数の選択科学の質問で構成されている。 2つめのUhura-TruthfulQAは、健康、法律、金融、政治などのトピックに関するモデルの真偽をテストする安全ベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.46637417012878
• License:
• Abstract: Evaluations of Large Language Models (LLMs) on knowledge-intensive tasks and factual accuracy often focus on high-resource languages primarily because datasets for low-resource languages (LRLs) are scarce. In this paper, we present Uhura -- a new benchmark that focuses on two tasks in six typologically-diverse African languages, created via human translation of existing English benchmarks. The first dataset, Uhura-ARC-Easy, is composed of multiple-choice science questions. The second, Uhura-TruthfulQA, is a safety benchmark testing the truthfulness of models on topics including health, law, finance, and politics. We highlight the challenges creating benchmarks with highly technical content for LRLs and outline mitigation strategies. Our evaluation reveals a significant performance gap between proprietary models such as GPT-4o and o1-preview, and Claude models, and open-source models like Meta's LLaMA and Google's Gemma. Additionally, all models perform better in English than in African languages. These results indicate that LMs struggle with answering scientific questions and are more prone to generating false claims in low-resource African languages. Our findings underscore the necessity for continuous improvement of multilingual LM capabilities in LRL settings to ensure safe and reliable use in real-world contexts. We open-source the Uhura Benchmark and Uhura Platform to foster further research and development in NLP for LRLs.
• Abstract（参考訳）: 知識集約的なタスクと事実的正確性に基づく大規模言語モデル(LLM)の評価は、低リソース言語(LRL)のデータセットが乏しいため、高リソース言語に焦点を当てることが多い。 本稿では,既存の英語ベンチマークを人文翻訳して作成したUhuraについて紹介する。 最初のデータセットであるUhura-ARC-Easyは、複数の選択科学の質問で構成されている。 2つめのUhura-TruthfulQAは、健康、法律、金融、政治などのトピックに関するモデルの真偽をテストする安全ベンチマークである。 LRLの高度技術コンテンツによるベンチマーク作成の課題と、緩和戦略の概要を取り上げる。 GPT-4oやo1-previewのようなプロプライエタリなモデルとClaudeモデル、MetaのLLaMAやGoogleのGemmaといったオープンソースモデルとの間には、大きなパフォーマンスギャップが見られます。 さらに、全てのモデルはアフリカ語よりも英語の方が優れている。 これらの結果は、LMは科学的な疑問に答えることに苦慮し、低資源のアフリカの言語で偽の主張を生じさせる傾向にあることを示している。 本研究は,実環境における安全性と信頼性を確保するため,LRL設定における多言語LM機能の継続的な改善の必要性を明らかにするものである。 我々は、LRLのNLPにおけるさらなる研究と開発を促進するために、Uhura BenchmarkとUhura Platformをオープンソース化した。

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