論文の概要: Testing Low-Resource Language Support in LLMs Using Language Proficiency Exams: the Case of Luxembourgish

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01667v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 12:16:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:22:36.712761
• Title: Testing Low-Resource Language Support in LLMs Using Language Proficiency Exams: the Case of Luxembourgish
• Title（参考訳）: LLMにおけるLuxembourgishの事例
• Authors: Cedric Lothritz, Jordi Cabot,
• Abstract要約: 本研究では,ルクセンブルク語に対する評価ツール等の言語習熟度試験の実施可能性について検討した。 また,ChatGPTやClaude,DeepSeek-R1といった大規模モデルは高いスコアを得るのが一般的である。 また,このような言語試験における性能は,他のNLP課題における性能を予測するためにも有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0533856328275273
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become an increasingly important tool in research and society at large. While LLMs are regularly used all over the world by experts and lay-people alike, they are predominantly developed with English-speaking users in mind, performing well in English and other wide-spread languages while less-resourced languages such as Luxembourgish are seen as a lower priority. This lack of attention is also reflected in the sparsity of available evaluation tools and datasets. In this study, we investigate the viability of language proficiency exams as such evaluation tools for the Luxembourgish language. We find that large models such as ChatGPT, Claude and DeepSeek-R1 typically achieve high scores, while smaller models show weak performances. We also find that the performances in such language exams can be used to predict performances in other NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、研究や社会全般において、ますます重要なツールになりつつある。 LLMは世界中の専門家や一般の人々によって定期的に使われているが、主に英語話者を念頭に置いて開発され、英語や他の広範言語でうまく機能する一方、Luxembourgishのような低リソース言語は優先順位が低いと見なされている。 この注意の欠如は、利用可能な評価ツールやデータセットの空白にも反映されている。 本研究では,ルクセンブルク語に対する評価ツール等の言語習熟度試験の実施可能性について検討した。 また,ChatGPTやClaude,DeepSeek-R1といった大規模モデルは高いスコアを得るのが一般的である。 また,このような言語試験における性能は,他のNLP課題における性能を予測するためにも有効であることがわかった。

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