論文の概要: Truth Knows No Language: Evaluating Truthfulness Beyond English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09387v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 09:35:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:41.421100
• Title: Truth Knows No Language: Evaluating Truthfulness Beyond English
• Title（参考訳）: 真実は言葉を知らない:英語以外の真実を評価する
• Authors: Blanca Calvo Figueras, Eneko Sagarzazu, Julen Etxaniz, Jeremy Barnes, Pablo Gamallo, Iria De Dios Flores, Rodrigo Agerri,
• Abstract要約: 本稿では,バスク語,カタルーニャ語,ガリシア語,スペイン語の真正性を評価するために,TrathfulQAベンチマークをプロ翻訳して導入する。 本研究は, 人的評価, 複数選択尺度, LLM-as-a-Judge スコアを用いて, 基礎モデルと指導訓練モデルを比較し, 最先端のオープンLCMを12個評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.20320645651082
• License:
• Abstract: We introduce a professionally translated extension of the TruthfulQA benchmark designed to evaluate truthfulness in Basque, Catalan, Galician, and Spanish. Truthfulness evaluations of large language models (LLMs) have primarily been conducted in English. However, the ability of LLMs to maintain truthfulness across languages remains under-explored. Our study evaluates 12 state-of-the-art open LLMs, comparing base and instruction-tuned models using human evaluation, multiple-choice metrics, and LLM-as-a-Judge scoring. Our findings reveal that, while LLMs perform best in English and worst in Basque (the lowest-resourced language), overall truthfulness discrepancies across languages are smaller than anticipated. Furthermore, we show that LLM-as-a-Judge correlates more closely with human judgments than multiple-choice metrics, and that informativeness plays a critical role in truthfulness assessment. Our results also indicate that machine translation provides a viable approach for extending truthfulness benchmarks to additional languages, offering a scalable alternative to professional translation. Finally, we observe that universal knowledge questions are better handled across languages than context- and time-dependent ones, highlighting the need for truthfulness evaluations that account for cultural and temporal variability. Dataset and code are publicly available under open licenses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バスク語,カタルーニャ語,ガリシア語,スペイン語の真正性を評価するために,TrathfulQAベンチマークをプロ翻訳して導入する。 大規模言語モデル(LLM)の真性評価は主に英語で行われている。 しかし、LLMが言語全体にわたって真正性を維持する能力は、まだ解明されていない。 本研究は, 人的評価, 複数選択尺度, LLM-as-a-Judge スコアを用いて, 基礎モデルと指導訓練モデルを比較し, 最先端のオープンLCMを12個評価した。 以上の結果から,LLMは英語では優れ,バスク語では最悪であるが,言語間での真偽の相違は予想より小さいことがわかった。 さらに, LLM-as-a-Judgeは, 複数の選択尺度よりも人間の判断と密接に関連しており, 真理性評価において情報性が重要な役割を担っていることを示す。 以上の結果から,機械翻訳は真理性ベンチマークを他の言語に拡張するための実行可能なアプローチであり,プロの翻訳に代わるスケーラブルな代替手段を提供することが示された。 最後に,ユビキタス知識の質問は文脈や時間に依存した質問よりも言語間でうまく扱われており,文化的・時間的変動を考慮に入れた真理性評価の必要性を強調している。 データセットとコードは、オープンライセンスで公開されている。

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