論文の概要: Multilingual European Language Models: Benchmarking Approaches and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12895v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 14:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:45.530275
• Title: Multilingual European Language Models: Benchmarking Approaches and Challenges
• Title（参考訳）: 多言語言語モデル: ベンチマークアプローチと課題
• Authors: Fabio Barth, Georg Rehm,
• Abstract要約: 生成型大規模言語モデル(LLM)は、チャットインタラクションによってさまざまなタスクを解決できる。 本稿では、多言語欧州ベンチマークに着目し、現在の評価データセットの利点と限界について分析する。 本稿では,翻訳品質と文化バイアスを高めるための潜在的な解決策について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.413212225810367
• License:
• Abstract: The breakthrough of generative large language models (LLMs) that can solve different tasks through chat interaction has led to a significant increase in the use of general benchmarks to assess the quality or performance of these models beyond individual applications. There is also a need for better methods to evaluate and also to compare models due to the ever increasing number of new models published. However, most of the established benchmarks revolve around the English language. This paper analyses the benefits and limitations of current evaluation datasets, focusing on multilingual European benchmarks. We analyse seven multilingual benchmarks and identify four major challenges. Furthermore, we discuss potential solutions to enhance translation quality and mitigate cultural biases, including human-in-the-loop verification and iterative translation ranking. Our analysis highlights the need for culturally aware and rigorously validated benchmarks to assess the reasoning and question-answering capabilities of multilingual LLMs accurately.
• Abstract（参考訳）: チャットインタラクションを通じて異なるタスクを解決できる生成型大規模言語モデル(LLM)のブレークスルーにより、個々のアプリケーションを超えてこれらのモデルの品質やパフォーマンスを評価するための一般的なベンチマークが大幅に増加した。 また、モデルの評価や比較のためのより良い方法も必要である。 しかし、確立されたベンチマークのほとんどは英語を中心に展開されている。 本稿では、多言語欧州ベンチマークに着目し、現在の評価データセットの利点と限界について分析する。 私たちは7つの多言語ベンチマークを分析し、4つの大きな課題を特定します。 さらに,翻訳品質の向上と,ループ内検証や反復翻訳ランキングなど,文化的バイアスを軽減するための潜在的な解決策についても論じる。 本分析では,多言語LLMの推論能力と質問応答能力を正確に評価するために,文化的に意識的かつ厳格に検証されたベンチマークの必要性を強調した。

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