要約:
- LLMがリリースされると、現在使用しているLLMよりも優れているかどうかを問う。
- LLMは通常、英語のベンチマークに対して評価される。
- 多言語モデルでは、特定の言語の評価メトリクスを見つけるのは非常に稀であり、評価は通常、使用しているローカルモデルに対して行われない。
- そのため、英語以外の特定言語において、複数のLLMの比較可能な評価結果を見つけるのは非常に困難である。
- この記事では、Global-MMLUデータセットを使用して、選択した言語のMMLUベンチマークを用いて独自の評価を行う。
考察:
多言語モデルの評価において、特定言語における比較可能な結果を得ることの難しさが強調されています。Global-MMLUデータセットを使用して独自の評価を行うアプローチは有益であり、モデルの実際の性能をより明確に理解するのに役立つでしょう。
元記事: https://towardsdatascience.com/how-to-evaluate-multilingual-llms-with-global-mmlu-ce314aedee8f