P-MMEval: A Parallel Multilingual Multitask Benchmark for Consistent Evaluation of LLMs
作者: Yidan Zhang, Yu Wan, Boyi Deng, Baosong Yang, Haoran Wei, Fei Huang, Bowen Yu, Junyang Lin, Fei Huang, Jingren Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-14 (更新: 2025-05-14)
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE
💡 一句话要点
P-MMEval：用于一致评估LLM的并行多语言多任务基准
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型评估 大型语言模型 多任务学习 自然语言处理 基准数据集
📋 核心要点
- 现有LLM评估benchmark通常局限于基础NLP任务或孤立的特定能力任务，缺乏对LLM多语言能力的全面评估。
- 论文提出了P-MMEval，一个大规模多语言多任务基准，覆盖了基础和特定能力数据集，并提供一致的语言覆盖和并行样本。
- 通过在P-MMEval上进行实验，论文比较了不同模型和任务的性能，并分析了多语言性能与多种因素的关系，为未来研究提供指导。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的最新进展展示了在翻译、代码生成和推理等任务中不同的多语言能力。以往的评估通常将其范围限制在基础自然语言处理（NLP）或孤立的特定能力任务上。为了缓解这一缺点，我们旨在提出一个全面的多语言多任务基准。首先，我们引入了P-MMEval，这是一个大规模基准，涵盖了有效的基本数据集和特定能力数据集。此外，P-MMEval在各种数据集中提供一致的语言覆盖，并提供并行样本。最后，我们对代表性的多语言模型系列进行了广泛的实验，以比较模型和任务之间的性能，探索多语言性能与任务、模型大小、语言和提示等因素之间的关系，并检查从英语到其他语言的知识转移的有效性。由此产生的见解旨在为未来的研究提供有价值的指导。该数据集可在https://huggingface.co/datasets/Qwen/P-MMEval获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）评估基准在多语言能力评估方面存在不足。它们通常只关注基础的自然语言处理任务，或者孤立地评估特定能力，缺乏一个能够全面、一致地评估LLM在多种语言和任务上的表现的基准。这使得研究人员难以准确了解LLM的多语言能力，以及如何有效地利用知识从英语迁移到其他语言。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多语言、多任务的评估基准，即P-MMEval。该基准旨在提供一致的语言覆盖，并包含并行样本，从而能够更公平、更全面地评估LLM在不同语言和任务上的表现。通过对多种模型进行评估，分析多语言性能与各种因素（如任务类型、模型大小、语言种类和提示方式）之间的关系，从而为未来的研究提供指导。
技术框架：P-MMEval基准包含多个数据集，这些数据集涵盖了基础的自然语言处理任务以及特定能力的任务，例如翻译、代码生成和推理。这些数据集被设计成具有一致的语言覆盖，这意味着对于每个任务，都存在多种语言的样本。此外，P-MMEval还提供了并行样本，即对于同一个任务，存在不同语言的等价样本。研究人员可以使用P-MMEval来评估LLM在不同语言和任务上的表现，并分析多语言性能与各种因素之间的关系。
关键创新：P-MMEval的关键创新在于其大规模、多语言和多任务的特性，以及其提供的一致的语言覆盖和并行样本。与以往的评估基准相比，P-MMEval能够更全面、更公平地评估LLM的多语言能力。此外，P-MMEval还能够帮助研究人员分析多语言性能与各种因素之间的关系，从而为未来的研究提供指导。
关键设计：P-MMEval的关键设计包括数据集的选择、语言的覆盖、并行样本的构建以及评估指标的选择。数据集的选择需要考虑到任务的多样性和代表性，语言的覆盖需要考虑到不同语言的特点和重要性，并行样本的构建需要保证样本的等价性，评估指标的选择需要能够准确反映LLM在不同语言和任务上的表现。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节取决于所评估的LLM。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在P-MMEval上对多个代表性的多语言模型进行了实验，比较了它们在不同任务和语言上的性能。实验结果表明，不同模型在不同任务和语言上的表现存在差异，并且多语言性能与模型大小、语言种类和提示方式等因素密切相关。此外，实验还验证了从英语到其他语言的知识转移的有效性，为未来的研究提供了有价值的指导。
🎯 应用场景
P-MMEval基准的潜在应用领域包括：评估和比较不同LLM的多语言能力，指导LLM的多语言训练和优化，以及开发更有效的多语言应用。该研究的实际价值在于提供了一个更全面、更公平的LLM多语言能力评估工具，有助于推动多语言自然语言处理技术的发展。未来，P-MMEval可以扩展到更多语言和任务，并与其他评估基准相结合，从而提供更全面的LLM评估。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) showcase varied multilingual capabilities across tasks like translation, code generation, and reasoning. Previous assessments often limited their scope to fundamental natural language processing (NLP) or isolated capability-specific tasks. To alleviate this drawback, we aim to present a comprehensive multilingual multitask benchmark. First, we introduce P-MMEval, a large-scale benchmark covering effective fundamental and capability-specialized datasets. Furthermore, P-MMEval delivers consistent language coverage across various datasets and provides parallel samples. Finally, we conduct extensive experiments on representative multilingual model series to compare performances across models and tasks, explore the relationship between multilingual performances and factors such as tasks, model sizes, languages, and prompts, and examine the effectiveness of knowledge transfer from English to other languages. The resulting insights are intended to offer valuable guidance for future research. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/Qwen/P-MMEval.