論文の概要: IberBench: LLM Evaluation on Iberian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16921v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 17:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 14:57:06.820967
• Title: IberBench: LLM Evaluation on Iberian Languages
• Title（参考訳）: IberBench: Iber 言語の LLM 評価
• Authors: José Ángel González, Ian Borrego Obrador, Álvaro Romo Herrero, Areg Mikael Sarvazyan, Mara Chinea-Ríos, Angelo Basile, Marc Franco-Salvador,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特に英語以外の言語に対しては、包括的な評価が難しい。 IberBench は基本的な NLP タスクと産業関連 NLP タスクの両方において LLM 性能を評価するために設計されたベンチマークである。 1億から1400億のパラメータから23のLSMを評価し、その強度と限界に関する実証的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3034630097498883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) remain difficult to evaluate comprehensively, particularly for languages other than English, where high-quality data is often limited. Existing benchmarks and leaderboards are predominantly English-centric, with only a few addressing other languages. These benchmarks fall short in several key areas: they overlook the diversity of language varieties, prioritize fundamental Natural Language Processing (NLP) capabilities over tasks of industrial relevance, and are static. With these aspects in mind, we present IberBench, a comprehensive and extensible benchmark designed to assess LLM performance on both fundamental and industry-relevant NLP tasks, in languages spoken across the Iberian Peninsula and Ibero-America. IberBench integrates 101 datasets from evaluation campaigns and recent benchmarks, covering 22 task categories such as sentiment and emotion analysis, toxicity detection, and summarization. The benchmark addresses key limitations in current evaluation practices, such as the lack of linguistic diversity and static evaluation setups by enabling continual updates and community-driven model and dataset submissions moderated by a committee of experts. We evaluate 23 LLMs ranging from 100 million to 14 billion parameters and provide empirical insights into their strengths and limitations. Our findings indicate that (i) LLMs perform worse on industry-relevant tasks than in fundamental ones, (ii) performance is on average lower for Galician and Basque, (iii) some tasks show results close to random, and (iv) in other tasks LLMs perform above random but below shared task systems. IberBench offers open-source implementations for the entire evaluation pipeline, including dataset normalization and hosting, incremental evaluation of LLMs, and a publicly accessible leaderboard.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に高品質なデータが制限される英語以外の言語では、包括的な評価が難しいままである。 既存のベンチマークとリーダーボードは、主に英語中心であり、他の言語に対処する言語はごくわずかである。 これらのベンチマークは、言語品種の多様性を見落とし、産業関係のタスクよりも基礎的な自然言語処理(NLP)機能を優先し、静的である。 これらの点を念頭に置いて、イベリア半島とイベロ・アメリカで話されている言語において、基本的なNLPタスクと産業関連NLPタスクの両方においてLLM性能を評価するために設計された総合的かつ拡張可能なベンチマークであるIberBenchを紹介する。 IberBenchは評価キャンペーンと最近のベンチマークから101のデータセットを統合し、感情分析や感情分析、毒性検出、要約といった22のタスクカテゴリをカバーしている。 このベンチマークは、言語的多様性の欠如や静的評価設定の欠如など、現在の評価プラクティスにおける重要な制限に対処する。 1億から1400億のパラメータから23のLSMを評価し、その強度と限界に関する実証的な洞察を提供する。 私たちの発見は 一 LLM は、基本的なものよりも産業関連業務に悪影響を及ぼす。 (二)ガリシアやバスクではパフォーマンスが平均より低い。 (三)ランダムに近い結果を示すタスク、及び (iv) 他のタスクでは、LLMはランダムな上、共有タスクシステムより下位で実行される。 IberBenchは、データセットの正規化とホスティング、LCMのインクリメンタル評価、公開可能なリーダボードなど、評価パイプライン全体のオープンソース実装を提供する。

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