How Well Do LLMs Handle Cantonese? Benchmarking Cantonese Capabilities of Large Language Models
作者: Jiyue Jiang, Pengan Chen, Liheng Chen, Sheng Wang, Qinghang Bao, Lingpeng Kong, Yu Li, Chuan Wu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-29 (更新: 2025-02-17)
备注: Accepted by NAACL 2025
💡 一句话要点
构建粤语LLM基准测试，评估并提升大语言模型在粤语上的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 粤语NLP 大型语言模型 基准测试 低资源语言 自然语言处理
📋 核心要点
- 粤语作为一种重要的语言，在NLP领域的研究和资源相对匮乏，限制了LLM在粤语环境下的应用。
- 论文核心在于构建一套全面的粤语NLP基准测试，用于评估和提升LLM在粤语上的各项能力。
- 通过基准测试，可以更准确地了解现有LLM在粤语上的表现，并指导未来粤语LLM的开发方向。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的快速发展改变了自然语言处理（NLP）领域的竞争格局，尤其是在英语和其他数据丰富的语言方面。然而，像粤语这样使用人数超过8500万的代表性不足的语言，面临着显著的发展差距。考虑到粤港澳大湾区的经济重要性，以及新加坡和北美等地区大量使用粤语的人口，这一点尤其令人担忧。尽管粤语应用广泛，但在自然语言处理研究中的代表性却很少，与其他类似发达地区的语言相比更是如此。为了弥合这些差距，我们概述了当前的粤语自然语言处理方法，并引入了新的基准，旨在评估LLM在粤语中的事实生成、数学逻辑、复杂推理和一般知识方面的性能，从而推进开源粤语LLM技术。我们还提出了未来的研究方向和推荐模型，以加强粤语LLM的开发。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在英语等高资源语言上表现出色，但在粤语等低资源语言上的能力明显不足。缺乏专门针对粤语的评估基准和训练数据，导致LLM无法有效处理粤语中的事实生成、数学逻辑、复杂推理和一般知识等任务。现有方法难以准确评估和提升LLM在粤语环境下的性能。
核心思路：论文的核心思路是构建一套全面的粤语NLP基准测试，涵盖事实生成、数学逻辑、复杂推理和一般知识等多个方面，用于系统性地评估LLM在粤语上的能力。通过该基准测试，可以发现LLM在粤语处理中的瓶颈，并为未来的模型改进提供指导。
技术框架：论文主要贡献在于构建了粤语基准测试数据集，并利用该数据集对现有LLM进行评估。具体流程包括：1）确定评估任务类型（事实生成、数学逻辑、复杂推理、一般知识）；2）收集或生成相应的粤语数据集；3）选择或训练LLM；4）使用粤语基准测试数据集评估LLM的性能；5）分析评估结果，找出LLM在粤语处理中的不足之处。
关键创新：该论文的关键创新在于首次构建了较为全面的粤语LLM基准测试，填补了粤语NLP研究的空白。与以往针对高资源语言的基准测试不同，该基准测试专门针对粤语的语言特点和应用场景进行设计，能够更准确地评估LLM在粤语环境下的性能。
关键设计：基准测试数据集的设计需要考虑粤语的语言特性，例如粤语特有的词汇、语法和表达方式。在评估指标的选择上，需要根据不同的任务类型选择合适的指标，例如准确率、召回率、F1值等。此外，还需要考虑数据集的规模和多样性，以确保评估结果的可靠性和泛化能力。具体参数设置和模型结构的选择取决于所使用的LLM。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含事实生成、数学逻辑、复杂推理和一般知识等多方面的粤语基准测试，并对现有LLM进行了评估。评估结果揭示了现有LLM在粤语处理上的不足，为未来的模型改进提供了重要参考。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能的粤语聊天机器人、智能客服、机器翻译系统等。通过提升LLM在粤语上的能力，可以更好地服务于粤语使用者，促进粤语文化的传承和发展。此外，该研究也为其他低资源语言的NLP研究提供了借鉴。
📄 摘要（原文）
The rapid evolution of large language models (LLMs) has transformed the competitive landscape in natural language processing (NLP), particularly for English and other data-rich languages. However, underrepresented languages like Cantonese, spoken by over 85 million people, face significant development gaps, which is particularly concerning given the economic significance of the Guangdong-Hong Kong-Macau Greater Bay Area, and in substantial Cantonese-speaking populations in places like Singapore and North America. Despite its wide use, Cantonese has scant representation in NLP research, especially compared to other languages from similarly developed regions. To bridge these gaps, we outline current Cantonese NLP methods and introduce new benchmarks designed to evaluate LLM performance in factual generation, mathematical logic, complex reasoning, and general knowledge in Cantonese, which aim to advance open-source Cantonese LLM technology. We also propose future research directions and recommended models to enhance Cantonese LLM development.