SailCompass: Towards Reproducible and Robust Evaluation for Southeast Asian Languages

📄 arXiv: 2412.01186v1 📥 PDF

作者: Jia Guo, Longxu Dou, Guangtao Zeng, Stanley Kok, Wei Lu, Qian Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-02

备注: code: https://github.com/sail-sg/sailcompass

💡 一句话要点

SailCompass：面向东南亚语言的大语言模型可复现、鲁棒评测基准

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

关键词: 东南亚语言 大型语言模型 评估基准 可复现性 鲁棒性 提示工程 模型校准 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有东南亚语言（SEA）的大语言模型（LLM）缺乏统一、鲁棒且可复现的评测基准。
  2. SailCompass构建了包含三种SEA语言、八项任务的评测基准，并探索了多种提示策略和校准方法。
  3. 实验表明，SEA专用LLM仍优于通用LLM，平衡的语言分布至关重要，高级提示技术能有效提升LLM性能。

📝 摘要（中文）

本文介绍了SailCompass，一个可复现且鲁棒的评估基准，用于评估大型语言模型（LLM）在东南亚语言（SEA）上的表现。SailCompass涵盖了三种主要的东南亚语言，八个主要任务，包括14个数据集，覆盖三种任务类型（生成、多项选择题和分类）。为了提高评估方法的鲁棒性，我们探索了多项选择题的不同提示配置，并利用校准来提高分类任务的可靠性。通过SailCompass，我们得出以下结论：（1）SEA专用LLM仍然优于通用LLM，尽管差距已经缩小；（2）平衡的语言分布对于开发更好的SEA专用LLM非常重要；（3）先进的提示技术（例如，校准、基于困惑度的排序）对于更好地利用LLM是必要的。所有数据集和评估脚本都是公开的。

🔬 方法详解

问题定义：当前缺乏针对东南亚语言（SEA）的大型语言模型（LLM）的标准化、可复现和鲁棒的评估基准。现有方法可能无法充分捕捉SEA语言的细微差别，并且评估结果可能受到提示工程和数据偏差的影响。这阻碍了SEA语言LLM的公平比较和持续改进。

核心思路：SailCompass的核心思路是构建一个包含多种SEA语言、任务类型和数据集的综合性评估基准。通过探索不同的提示配置和校准技术，提高评估的鲁棒性和可靠性。同时，公开数据集和评估脚本，确保结果的可复现性。

技术框架：SailCompass包含以下主要组成部分：1) 数据集：涵盖三种主要的SEA语言（具体语言名称未知），包含14个数据集，覆盖生成、多项选择题和分类三种任务类型。2) 评估指标：针对不同任务类型选择合适的评估指标（具体指标未知）。3) 提示工程：探索不同的提示配置，特别是针对多项选择题，以减少提示偏差的影响。4) 校准技术：利用校准方法提高分类任务的可靠性，减少模型置信度与准确率之间的偏差。

关键创新：SailCompass的关键创新在于其综合性和鲁棒性。它不仅提供了一个包含多种SEA语言和任务的数据集，还探索了不同的提示策略和校准技术，以提高评估的可靠性。此外，公开数据集和评估脚本，促进了研究的可复现性。

关键设计：论文中提到了针对多项选择题的不同提示配置，但没有给出具体细节。校准技术的具体实现方式也未知。数据集的构建细节（例如，数据来源、清洗方法、标注规范）也未详细说明。这些细节对于理解SailCompass的有效性和可推广性至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SailCompass评估结果表明，SEA专用LLM在特定任务上仍然优于通用LLM，但差距正在缩小。平衡的语言分布对于开发更好的SEA专用LLM至关重要。此外，高级提示技术（如校准和基于困惑度的排序）能够有效提升LLM的性能。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

SailCompass可用于评估和比较不同LLM在东南亚语言上的性能，指导SEA专用LLM的开发和优化。该基准的公开性和可复现性促进了该领域的研究进展，并有助于推动SEA语言LLM在实际应用中的部署，例如机器翻译、文本摘要和问答系统。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce SailCompass, a reproducible and robust evaluation benchmark for assessing Large Language Models (LLMs) on Southeast Asian Languages (SEA). SailCompass encompasses three main SEA languages, eight primary tasks including 14 datasets covering three task types (generation, multiple-choice questions, and classification). To improve the robustness of the evaluation approach, we explore different prompt configurations for multiple-choice questions and leverage calibrations to improve the faithfulness of classification tasks. With SailCompass, we derive the following findings: (1) SEA-specialized LLMs still outperform general LLMs, although the gap has narrowed; (2) A balanced language distribution is important for developing better SEA-specialized LLMs; (3) Advanced prompting techniques (e.g., calibration, perplexity-based ranking) are necessary to better utilize LLMs. All datasets and evaluation scripts are public.