MM-Eval: A Hierarchical Benchmark for Modern Mongolian Evaluation in LLMs

📄 arXiv: 2411.09492v1 📥 PDF

作者: Mengyuan Zhang, Ruihui Wang, Bo Xia, Yuan Sun, Xiaobing Zhao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MM-Eval：用于评估LLM在现代蒙古语能力的分层基准

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

关键词: 低资源语言 蒙古语 大型语言模型 评估基准 分层评估 语言能力 认知能力

📋 核心要点

  1. 低资源语言的LLM面临挑战，现有方法缺乏针对性的评估基准。
  2. 构建MM-Eval数据集，从语言和认知能力两个维度分层评估LLM。
  3. 实验表明模型在句法任务优于语义任务，知识迁移能力有待提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在高资源语言中表现出色，但在蒙古语等低资源语言中面临显著挑战。本文通过将能力分为语言能力（句法和语义）和认知能力（知识和推理）来解决这些挑战。为了系统地评估这些领域，我们开发了MM-Eval，这是一个基于《现代蒙古语教科书I》并结合WebQSP和MGSM数据集的专用数据集。对Qwen2-7B-Instruct、GLM4-9b-chat、Llama3.1-8B-Instruct、GPT-4和DeepseekV2.5等模型的初步实验表明：1）所有模型在句法任务上的表现优于语义任务，突出了更深层次的语言理解方面的差距；2）知识任务表现出适度下降，表明模型可以将通用知识从高资源语境转移到低资源语境。MM-Eval包含569个句法、677个语义、344个知识和250个推理任务，为推进蒙古语等低资源语言的NLP和LLM提供了宝贵的见解。该数据集可在https://github.com/joenahm/MM-Eval获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在低资源语言（特别是现代蒙古语）上的评估问题。现有方法缺乏专门针对蒙古语的、能够细粒度评估语言和认知能力的基准数据集，难以有效衡量和提升LLM在蒙古语上的性能。现有数据集无法充分反映蒙古语的特点和难点，导致评估结果不够准确和全面。

核心思路：论文的核心思路是构建一个分层评估基准MM-Eval，该基准从语言能力（句法和语义）和认知能力（知识和推理）两个维度对LLM进行评估。通过这种分层评估，可以更清晰地了解LLM在不同能力上的表现，从而有针对性地改进模型。MM-Eval的构建基于现代蒙古语教科书，并结合了现有的WebQSP和MGSM数据集，以保证数据集的质量和多样性。

技术框架：MM-Eval的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从《现代蒙古语教科书I》、WebQSP和MGSM等来源收集数据。2) 数据标注：对收集到的数据进行标注，将其分为句法、语义、知识和推理四个类别。3) 数据清洗：对标注后的数据进行清洗，去除噪声和错误。4) 数据集构建：将清洗后的数据整理成MM-Eval数据集。该数据集包含569个句法任务、677个语义任务、344个知识任务和250个推理任务。

关键创新：MM-Eval的关键创新在于其分层评估体系和针对蒙古语的特性设计。与现有的通用评估基准不同，MM-Eval专门针对蒙古语，能够更准确地评估LLM在蒙古语上的性能。此外，MM-Eval的分层评估体系能够更清晰地了解LLM在不同能力上的表现，从而为模型改进提供更具体的指导。

关键设计：在数据集构建过程中，作者精心设计了各类任务，以覆盖蒙古语的各种语言现象和认知能力。例如，句法任务包括词性标注、依存句法分析等；语义任务包括语义角色标注、指代消解等；知识任务包括常识问答、知识图谱推理等；推理任务包括逻辑推理、数学推理等。此外，作者还对数据集进行了仔细的清洗和验证，以保证数据集的质量和可靠性。具体参数设置和损失函数等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有LLM在蒙古语的句法任务上表现优于语义任务，表明模型在深层语义理解方面存在不足。知识任务的性能适度下降，说明模型可以将通用知识从高资源语言迁移到低资源语言，但迁移效果仍有提升空间。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在低资源语言（如蒙古语）上的性能，促进自然语言处理技术在这些语言中的发展。MM-Eval可作为评估和改进LLM在蒙古语上的基准，推动相关研究。此外，该研究思路和方法也可推广到其他低资源语言，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) excel in high-resource languages but face notable challenges in low-resource languages like Mongolian. This paper addresses these challenges by categorizing capabilities into language abilities (syntax and semantics) and cognitive abilities (knowledge and reasoning). To systematically evaluate these areas, we developed MM-Eval, a specialized dataset based on Modern Mongolian Language Textbook I and enriched with WebQSP and MGSM datasets. Preliminary experiments on models including Qwen2-7B-Instruct, GLM4-9b-chat, Llama3.1-8B-Instruct, GPT-4, and DeepseekV2.5 revealed that: 1) all models performed better on syntactic tasks than semantic tasks, highlighting a gap in deeper language understanding; and 2) knowledge tasks showed a moderate decline, suggesting that models can transfer general knowledge from high-resource to low-resource contexts. The release of MM-Eval, comprising 569 syntax, 677 semantics, 344 knowledge, and 250 reasoning tasks, offers valuable insights for advancing NLP and LLMs in low-resource languages like Mongolian. The dataset is available at https://github.com/joenahm/MM-Eval.