ZNO-Eval: Benchmarking reasoning capabilities of large language models in Ukrainian

📄 arXiv: 2501.06715v1 📥 PDF

作者: Mykyta Syromiatnikov, Victoria Ruvinskaya, Anastasiya Troynina

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-12

备注: 7 pages, 5 figures. X International conference "Informatics. Culture. Technology." (2024)

期刊: X International conference "Informatics. Culture. Technology." (2024) 185-191

DOI: 10.15276/ict.01.2024.27

💡 一句话要点

ZNO-Eval：乌克兰语LLM推理能力评测基准

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

关键词: 大型语言模型 乌克兰语 推理能力 评测基准 多语言 教育测试 ZNO-Eval

📋 核心要点

  1. 现有LLM评测主要集中于英语，缺乏对乌克兰语等其他语言的深入评估，限制了对这些语言模型推理能力的准确理解。
  2. ZNO-Eval基准基于乌克兰标准化考试的真实题目，涵盖多种题型和学科，旨在全面评估LLM在乌克兰语环境下的推理能力。
  3. 实验结果表明，GPT-4o在常识和语言任务中表现最佳，Gemini Pro和GPT-4 Turbo在数学方面领先，但乌克兰语和数学仍有提升空间。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型在简单文本理解或生成之外的问题中应用日益广泛，评估其能力和局限性变得至关重要。虽然过去几年在这一领域取得了显著进展，但大多数研究都集中在英语基准测试上，而对其他语言的探索不足。这使得评估乌克兰语语言模型的推理和鲁棒性水平尤其具有挑战性。本文旨在为乌克兰语大型语言模型的推理能力评估建立一个全面的基准。本文提出了基于乌克兰标准化教育测试系统（即外部独立评估和国家多学科测试）的真实考试任务的ZNO-Eval基准。该数据集包含来自乌克兰语、数学、历史和地理等不同学科的单项选择题、多项选择题、匹配题和开放式问题，为全面分析跨不同领域和复杂性的推理能力铺平了道路。对GPT-3.5-Turbo、GPT-4o、GPT-4-Turbo、Mistral Large、Claude 3 Opus和Gemini-1.5 Pro等几种知名语言模型在该基准上的评估表明，GPT-4o在常识推理和复杂的语言任务中均表现出优越性。同时，Gemini Pro和GPT-4 Turbo在算术领域表现出色，在单项选择题和开放式数学问题中处于领先地位。虽然所有模型在历史和地理等纯文本常识任务中都接近最高性能，但在乌克兰语和数学方面仍然存在差距，因此突出了开发专门的语言基准以更准确地评估模型在不同语言和上下文中的能力和局限性的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）评测基准主要集中在英语上，缺乏对其他语言（如乌克兰语）的充分覆盖。这导致无法准确评估LLM在这些语言环境下的推理能力，阻碍了LLM在多语言环境下的应用。现有方法无法有效衡量LLM在乌克兰语特定领域的知识和推理能力。

核心思路：本文的核心思路是构建一个基于乌克兰标准化教育测试的真实考试题目的评测基准，即ZNO-Eval。通过模拟真实考试环境，可以更准确地评估LLM在乌克兰语环境下的推理能力和知识水平。这种方法能够弥补现有基准的不足，为LLM在乌克兰语环境下的应用提供更可靠的评估依据。

技术框架：ZNO-Eval基准包含来自乌克兰语、数学、历史和地理等不同学科的题目，题型包括单项选择题、多项选择题、匹配题和开放式问题。研究人员使用这些题目来评估各种LLM（如GPT-3.5-Turbo、GPT-4o等）的性能。评估过程涉及将题目输入LLM，然后分析LLM的输出结果，并与标准答案进行比较，从而得出LLM在不同学科和题型上的准确率。

关键创新：ZNO-Eval的关键创新在于其基于真实考试题目，能够更真实地反映LLM在实际应用中的表现。与现有基准相比，ZNO-Eval更具针对性，能够更准确地评估LLM在乌克兰语环境下的推理能力。此外，ZNO-Eval涵盖了多个学科和题型，能够全面评估LLM的知识水平和推理能力。

关键设计：ZNO-Eval基准的设计关键在于题目的选择和难度控制。题目均来自乌克兰标准化教育测试，保证了题目的真实性和权威性。同时，研究人员对题目进行了难度分级，以便更全面地评估LLM在不同难度级别上的表现。此外，研究人员还设计了相应的评估指标，如准确率、召回率等，以便更客观地评估LLM的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4o在常识推理和复杂的语言任务中表现出优越性，而Gemini Pro和GPT-4 Turbo在算术领域表现出色。所有模型在历史和地理等纯文本常识任务中都接近最高性能。然而，在乌克兰语和数学方面仍然存在差距，表明需要开发专门的语言基准。

🎯 应用场景

ZNO-Eval基准可用于评估和改进LLM在乌克兰语环境下的性能，推动LLM在乌克兰教育、文化和商业等领域的应用。该基准还可以作为开发更强大的多语言LLM的基础，促进跨语言交流和知识共享。未来，该研究可以扩展到其他低资源语言，构建更全面的多语言LLM评测体系。

📄 摘要（原文）

As the usage of large language models for problems outside of simple text understanding or generation increases, assessing their abilities and limitations becomes crucial. While significant progress has been made in this area over the last few years, most research has focused on benchmarking English, leaving other languages underexplored. This makes evaluating the reasoning and robustness level of language models in Ukrainian particularly challenging. The purpose of this work is to establish a comprehensive benchmark for the reasoning capabilities evaluation of large language models in the Ukrainian language. This paper presents the ZNO-Eval benchmark based on real exam tasks from Ukraine's standardized educational testing system: the External Independent Evaluation and the National Multi-subject Test. With single-answer options, multiple-choice, matching, and open-ended questions from diverse subjects, including Ukrainian language, mathematics, history, and geography, this dataset paves the way toward a thorough analysis of reasoning capabilities across different domains and complexities. Evaluation of several well-known language models, such as GPT-3.5-Turbo, GPT-4o, GPT-4-Turbo, Mistral Large, Claude 3 Opus, and Gemini-1.5 Pro on this benchmark demonstrated the superiority of GPT-4o in both common knowledge reasoning and intricate language tasks. At the same time, Gemini Pro and GPT-4 Turbo excelled in the arithmetic domain, leading in single-answer and open-ended math problems. While all models were close to max performance in text-only common knowledge tasks like history and geography, there still is a gap for Ukrainian language and math, thus highlighting the importance of developing specialized language benchmarks for more accurate assessments of model capabilities and limitations across different languages and contexts.