Representing the Under-Represented: Cultural and Core Capability Benchmarks for Developing Thai Large Language Models

📄 arXiv: 2410.04795v2 📥 PDF

作者: Dahyun Kim, Sukyung Lee, Yungi Kim, Attapol Rutherford, Chanjun Park

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-07 (更新: 2024-10-08)

💡 一句话要点

为泰语大语言模型开发，提出文化和核心能力基准测试集Thai-H6和ThaiCLI

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

关键词: 泰语 大语言模型 基准测试 文化理解 低资源语言

📋 核心要点

  1. 现有LLM基准测试主要针对英语，缺乏对泰语等低资源语言的有效评估。
  2. 提出Thai-H6和ThaiCLI两个基准测试，同时评估LLM的核心能力和文化理解能力。
  3. 通过对多种LLM的评估，分析了新基准测试的有效性，并公开数据集和代码。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展凸显了对评估其核心能力（如推理、知识和常识）的强大评估框架的需求，从而产生了诸如H6基准测试等被广泛使用的基准测试套件。然而，这些基准测试套件主要为英语构建，并且在LLM开发方面，对于代表性不足的语言（如泰语）来说，存在着不足。另一方面，为泰语开发LLM也应包括增强文化理解以及核心能力。为了应对泰语LLM研究中的双重挑战，我们提出了两个关键基准：Thai-H6和泰语文化和语言智能基准（ThaiCLI）。通过对具有多语言能力的各种LLM的全面评估，我们对所提出的基准进行了全面分析，以及它们如何为泰语LLM开发做出贡献。此外，我们将公开发布数据集和评估代码，以鼓励对泰语LLM的进一步研究和开发。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型评估基准主要集中在英语等高资源语言上，对于泰语等低资源语言缺乏有效的评估工具。这导致我们无法准确衡量LLM在泰语环境下的推理、知识和常识等核心能力，以及对泰国文化的理解程度。现有方法无法满足泰语LLM发展的需求。

核心思路：论文的核心思路是构建专门针对泰语的基准测试集，同时考察LLM的核心能力和文化理解能力。通过设计包含文化和语言特点的测试用例，更全面地评估LLM在泰语环境下的表现。这样可以更好地指导泰语LLM的开发和优化。

技术框架：论文提出了两个基准测试集：Thai-H6和ThaiCLI。Thai-H6是基于H6基准测试集进行泰语翻译和适配的版本，用于评估LLM的核心能力。ThaiCLI（Thai Cultural and Linguistic Intelligence Benchmark）是专门为评估LLM的泰语文化和语言智能而设计的。整体流程包括：1) 构建Thai-H6和ThaiCLI数据集；2) 选择具有多语言能力的LLM进行评估；3) 分析评估结果，并提供改进建议。

关键创新：关键创新在于同时关注LLM的核心能力和文化理解能力，并设计了专门的ThaiCLI基准测试集。与传统的只关注核心能力的基准测试相比，该方法更全面地评估了LLM在泰语环境下的表现。此外，将数据集和评估代码公开，促进了泰语LLM研究的发展。

关键设计：ThaiCLI基准测试集的设计考虑了泰语的语言特点和泰国文化背景，例如，包含了与泰国历史、宗教、习俗等相关的测试用例。具体的技术细节包括：测试用例的选取标准、评估指标的设计、以及如何将文化因素融入到测试用例中。论文中并未详细描述损失函数和网络结构等细节，因为重点在于基准测试集的构建和评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了Thai-H6和ThaiCLI两个基准测试集，并对多种具有多语言能力的LLM进行了评估。实验结果表明，现有的LLM在泰语环境下的表现仍有提升空间，尤其是在文化理解方面。通过对评估结果的分析，论文为泰语LLM的开发提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于泰语大语言模型的开发和评估，帮助开发者更好地了解模型在泰语环境下的表现，并针对性地进行优化。此外，该研究还可以促进跨语言自然语言处理技术的发展，为其他低资源语言的LLM开发提供借鉴。未来，可以进一步扩展ThaiCLI基准测试集，使其包含更多样化的文化和语言知识。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has highlighted the need for robust evaluation frameworks that assess their core capabilities, such as reasoning, knowledge, and commonsense, leading to the inception of certain widely-used benchmark suites such as the H6 benchmark. However, these benchmark suites are primarily built for the English language, and there exists a lack thereof for under-represented languages, in terms of LLM development, such as Thai. On the other hand, developing LLMs for Thai should also include enhancing the cultural understanding as well as core capabilities. To address these dual challenge in Thai LLM research, we propose two key benchmarks: Thai-H6 and Thai Cultural and Linguistic Intelligence Benchmark (ThaiCLI). Through a thorough evaluation of various LLMs with multi-lingual capabilities, we provide a comprehensive analysis of the proposed benchmarks and how they contribute to Thai LLM development. Furthermore, we will make both the datasets and evaluation code publicly available to encourage further research and development for Thai LLMs.