論文の概要: BnMMLU: Measuring Massive Multitask Language Understanding in Bengali

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18951v1
• Date: Sun, 25 May 2025 02:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.775018
• Title: BnMMLU: Measuring Massive Multitask Language Understanding in Bengali
• Title（参考訳）: BnMMLU:ベンガル語における大規模マルチタスク言語理解の測定
• Authors: Saman Sarker Joy,
• Abstract要約: 本稿では,ベンガル語モデルにおける言語理解能力を評価するベンチマークであるBnMMLUを紹介する。 データセットは科学、人文科学、数学、一般知識を含む23の領域にまたがる。 我々は、BnMMLUテストセット上で、プロプライエタリでオープンソースの大規模言語モデル(LLM)をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Massive Multitask Language Understanding (MMLU) benchmark has been widely used to evaluate language models across various domains. However, existing MMLU datasets primarily focus on high-resource languages such as English, which leaves low-resource languages like Bengali underrepresented. In this paper, we introduce BnMMLU, a benchmark to evaluate the multitask language understanding capabilities of Bengali in language models. The dataset spans 23 domains, including science, humanities, mathematics and general knowledge and is structured in a multiple-choice format to assess factual knowledge, application-based problem-solving and reasoning abilities of language models. It consists of 138,949 question-option pairs. We benchmark several proprietary and open-source large language models (LLMs) on the BnMMLU test set. Additionally, we annotate the test set with three cognitive categories-factual knowledge, procedural application and reasoning-to gain deeper insights into model strengths and weaknesses across various cognitive tasks. The results reveal significant performance gaps, highlighting the need for improved pre-training and fine-tuning strategies tailored to Bengali data. We release the dataset and benchmark results to facilitate further research in this area.
• Abstract（参考訳）: Massive Multitask Language Understanding (MMLU)ベンチマークは、様々な領域にわたる言語モデルを評価するために広く使われている。 しかし、既存のMMLUデータセットは主に、ベンガル語のような低リソース言語が不足している英語のような高リソース言語に焦点を当てている。 本稿では,ベンガル語モデルにおけるマルチタスク言語理解能力を評価するベンチマークであるBnMMLUを紹介する。 データセットは科学、人文科学、数学、一般知識を含む23の領域にまたがっており、言語モデルの事実的知識、アプリケーションベースの問題解決、推論能力を評価するために複数の選択形式で構成されている。 138,949組の質問対で構成されている。 我々は、BnMMLUテストセット上で、プロプライエタリでオープンソースの大規模言語モデル(LLM)をベンチマークする。 さらに,3つの認知カテゴリーの知識,手続き的応用,推論の3つをアノテートして,様々な認知タスクにおけるモデルの強みと弱さについて深い洞察を得る。 その結果、ベンガルのデータに合わせた事前トレーニングと微調整戦略の改善の必要性が浮き彫りになった。 この分野のさらなる研究を容易にするため、データセットとベンチマーク結果をリリースする。

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