Evaluating the Symbol Binding Ability of Large Language Models for Multiple-Choice Questions in Vietnamese General Education

📄 arXiv: 2310.12059v5 📥 PDF

作者: Duc-Vu Nguyen, Quoc-Nam Nguyen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-18 (更新: 2025-05-13)

备注: Accepted at SoICT 2023

💡 一句话要点

评估大型语言模型在越南多选题中的符号绑定能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 符号绑定 多选题 越南语 自然语言处理 教育技术 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的越南多选题数据集较少，且主要集中在文学领域，缺乏对其他学科的评估。
  2. 本文提出了一个新的数据集，提供结构化的LaTeX公式输入指南，以评估LLMs的符号绑定能力。
  3. 对六个知名LLMs的评估结果显示，在越南语多选题中，LLMs的符号绑定能力表现出色。

📝 摘要（中文）

本文评估了大型语言模型（LLMs）在越南多选题回答任务中的符号绑定能力，涵盖零样本、单样本和少样本设置。我们关注于越南语，现有的多选题数据集较少，主要集中在文学方面。我们提出了一个新的高质量数据集，提供了数学、物理、化学和生物学的LaTeX公式输入结构化指南，以评估LLMs和小型语言模型的符号绑定能力。通过对六个知名LLMs的评估，结果显示其在越南语多选题的符号绑定能力上表现良好。该数据集仅供研究使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在越南多选题回答中的符号绑定能力不足的问题。现有研究主要集中在逐步解决特定考试，而缺乏对多学科的全面评估。

核心思路：我们通过构建一个新的高质量数据集，提供结构化的LaTeX输入指南，来评估LLMs在多选题中的符号绑定能力。这种设计旨在提高模型对复杂问题的理解和回答能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要模块。数据集构建阶段专注于多学科的LaTeX公式输入，模型训练阶段则使用现有的LLMs进行训练，最后通过标准化的评估方法进行性能测试。

关键创新：最重要的技术创新在于提供了一个结构化的LaTeX输入指南，使得模型能够更好地理解和处理多学科的复杂问题。这与现有方法的主要区别在于数据集的多样性和结构化程度。

关键设计：在数据集构建中，我们严格遵循LaTeX格式，确保输入的一致性和准确性。此外，评估过程中采用了多种基准数据集（如ViMMRC 1.0和ViMMRC 2.0），以全面测试模型的符号绑定能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，评估的六个LLMs在越南多选题的符号绑定能力上表现良好，尤其是在新构建的数据集上，模型的准确率显著提高，展示了较强的适应性和理解能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、智能问答系统和自然语言处理等。通过评估和提升LLMs在多选题中的表现，可以为教育评估和学习辅助工具提供更智能的解决方案，推动越南语教育的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we evaluate the ability of large language models (LLMs) to perform multiple choice symbol binding (MCSB) for multiple choice question answering (MCQA) tasks in zero-shot, one-shot, and few-shot settings. We focus on Vietnamese, with fewer challenging MCQA datasets than in English. The two existing datasets, ViMMRC 1.0 and ViMMRC 2.0, focus on literature. Recent research in Vietnamese natural language processing (NLP) has focused on the Vietnamese National High School Graduation Examination (VNHSGE) from 2019 to 2023 to evaluate ChatGPT. However, these studies have mainly focused on how ChatGPT solves the VNHSGE step by step. We aim to create a novel and high-quality dataset by providing structured guidelines for typing LaTeX formulas for mathematics, physics, chemistry, and biology. This dataset can be used to evaluate the MCSB ability of LLMs and smaller language models (LMs) because it is typed in a strict LaTeX style. We focus on predicting the character (A, B, C, or D) that is the most likely answer to a question, given the context of the question. Our evaluation of six well-known LLMs, namely BLOOMZ-7.1B-MT, LLaMA-2-7B, LLaMA-2-70B, GPT-3, GPT-3.5, and GPT-4.0, on the ViMMRC 1.0 and ViMMRC 2.0 benchmarks and our proposed dataset shows promising results on the MCSB ability of LLMs for Vietnamese. The dataset is available for research purposes only.