- 日本の大規模言語モデル（LLM）の性能を評価・分析する「Open Japanese LLM Leaderboard」がリリースされた。
- 評価データセットは、16種類以上のNLPタスクをサポートしており、自然言語推論、質問応答、読解、選択式質問応答、エンティティリンキング、基礎分析、数学的推論、意味的テキスト類似性、機械翻訳、試験問題、コード生成、要約などが含まれる。
- 日本語は複雑な文字体系を持ち、単語間にスペースがないため、トークン化が難しい。日本語のLLMは日本語の自然言語処理の特性を取り入れて開発されているが、比較のための中央集権的なオープンシステムがない課題がある。
- Hugging Faceとllm-jpは、オープンな日本語Leaderboardを構築するために協力し、研究の透明性を高め、オープンソースモデル開発アプローチを促進することを目指している。
- この取り組みが、日本国内外の研究者間の協力を通じて、日本語LLMの評価と強化のためのプラットフォームになることが期待されている。
思考：日本語のLLMの評価と比較のためのオープンなLeaderboardの構築は、日本語の自然言語処理の発展にとって重要な取り組みであり、研究の透明性とオープンソースのモデル開発を促進する効果が期待される。このような取り組みは、日本語のLLMの性能向上に貢献し、研究者の協力を促進することで、日本語の自然言語処理技術の発展に寄与する可能性がある。
元記事: https://gigazine.net/gsc_news/en/20241126-open-japanese-llm-leaderboard/