論文の概要: MuBench: Assessment of Multilingual Capabilities of Large Language Models Across 61 Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19468v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 09:53:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.579528
• Title: MuBench: Assessment of Multilingual Capabilities of Large Language Models Across 61 Languages
• Title（参考訳）: MuBench:61言語にわたる大規模言語モデルの多言語能力の評価
• Authors: Wenhan Han, Yifan Zhang, Zhixun Chen, Binbin Liu, Haobin Lin, Bingni Zhang, Taifeng Wang, Mykola Pechenizkiy, Meng Fang, Yin Zheng,
• Abstract要約: MuBenchは61の言語をカバーし、幅広い機能を評価するベンチマークです。 我々は、最先端の多言語LLMを評価し、請求項と実際の言語カバレッジとの間に顕著なギャップを見いだした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.450081592217074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual large language models (LLMs) are advancing rapidly, with new models frequently claiming support for an increasing number of languages. However, existing evaluation datasets are limited and lack cross-lingual alignment, leaving assessments of multilingual capabilities fragmented in both language and skill coverage. To address this, we introduce MuBench, a benchmark covering 61 languages and evaluating a broad range of capabilities. We evaluate several state-of-the-art multilingual LLMs and find notable gaps between claimed and actual language coverage, particularly a persistent performance disparity between English and low-resource languages. Leveraging MuBench's alignment, we propose Multilingual Consistency (MLC) as a complementary metric to accuracy for analyzing performance bottlenecks and guiding model improvement. Finally, we pretrain a suite of 1.2B-parameter models on English and Chinese with 500B tokens, varying language ratios and parallel data proportions to investigate cross-lingual transfer dynamics.
• Abstract（参考訳）: 多言語大言語モデル(LLM)は急速に進歩しており、新しいモデルでは言語の増加をサポートすることが頻繁に主張されている。 しかし、既存の評価データセットは限定的であり、言語間アライメントが欠如しており、多言語能力の評価は言語とスキルのカバレッジの両方で断片化されている。 これを解決するために、61言語をカバーするベンチマークであるMuBenchを導入し、幅広い機能を評価する。 我々は、最先端の多言語LLMを評価し、請求項と実際の言語カバレッジの間に顕著なギャップ、特に、英語と低リソース言語間の持続的なパフォーマンス格差を見出した。 MuBenchのアライメントを活用することで,性能ボトルネックの解析とモデル改善の導出のための補完指標として,MLC(Multilingual Consistency)を提案する。 最後に,500Bトークン,異なる言語比,並列データ比を用いて,英語と中国語の1.2Bパラメータモデルスイートを事前学習し,言語間移動のダイナミクスについて検討する。

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