Analysis of Indic Language Capabilities in LLMs

📄 arXiv: 2501.13912v1 📥 PDF

作者: Aatman Vaidya, Tarunima Prabhakar, Denny George, Swair Shah

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-23

备注: 17 pages, 2 figures, 5 tables

💡 一句话要点

评估LLM在印度语言上的能力，为安全基准测试选择合适语言。

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

关键词: 大型语言模型 印度语言 性能评估 安全基准测试 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理不同印度语言时表现不一，缺乏系统性的评估和比较，难以确定哪些语言适合安全基准测试。
  2. 通过分析28个LLM在印度语言上的表现，结合现有数据集评估，揭示模型在不同语言上的性能差异。
  3. 研究发现印地语支持最广泛，模型性能与语言使用者数量大致相关，但具体评估结果因语言而异。

📝 摘要（中文）

本报告评估了文本输入输出的大型语言模型（LLM）在理解和生成印度语言方面的性能。该评估旨在识别并优先选择适合纳入安全基准测试的印度语言。我们通过回顾现有的评估研究和数据集，以及一组支持印度语言的二十八个LLM来进行这项研究。我们基于训练数据、模型和数据的许可、访问类型和模型开发者来分析这些LLM。我们还比较了不同评估数据集中印度语言的性能，发现不同印度语言的性能存在显著差异。印地语是模型中最广泛使用的语言。虽然模型性能与前五种语言的使用者数量大致相关，但之后的评估结果各不相同。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在处理各种印度语言时的能力，并确定哪些印度语言最适合纳入安全基准测试。现有方法缺乏对不同印度语言的全面评估和比较，无法有效识别LLM在这些语言上的性能瓶颈和潜在风险。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地分析现有LLM在印度语言上的表现，结合现有的评估数据集，来揭示模型在不同语言上的性能差异。通过对模型的训练数据、许可协议、访问方式以及开发者等信息进行分析，可以更全面地了解模型的能力和局限性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 收集并整理支持印度语言的LLM列表（共28个）；2) 回顾现有的印度语言评估研究和数据集；3) 基于训练数据、模型许可、访问类型和开发者等信息对LLM进行分析；4) 在不同的评估数据集上比较LLM在不同印度语言上的性能表现；5) 分析模型性能与语言使用者数量之间的关系。

关键创新：该研究的关键创新在于对大量LLM在多种印度语言上的性能进行了系统性的评估和比较，揭示了不同语言之间的性能差异，并为选择适合安全基准测试的印度语言提供了依据。此外，该研究还分析了模型性能与语言使用者数量之间的关系，为进一步提升LLM在印度语言上的性能提供了参考。

关键设计：研究中关键的设计包括：1) 选择具有代表性的LLM，覆盖不同的模型架构和训练数据；2) 选择合适的评估数据集，涵盖不同的语言任务和评估指标；3) 设计合理的评估指标，能够有效衡量LLM在不同语言上的性能表现；4) 采用统计分析方法，对评估结果进行深入分析，揭示不同语言之间的性能差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，印地语是LLM中最广泛支持的印度语言。模型性能与前五种语言的使用者数量大致相关，但之后的评估结果各不相同，表明模型对不同印度语言的支持程度存在显著差异。该研究为后续印度语言LLM的开发和评估提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更安全、更可靠的印度语言LLM。通过识别模型在特定语言上的弱点，可以有针对性地改进模型训练数据和算法。此外，该研究结果有助于制定更合理的印度语言安全基准测试，推动LLM在印度语言处理领域的健康发展，并促进相关应用，如机器翻译、文本摘要和情感分析。

📄 摘要（原文）

This report evaluates the performance of text-in text-out Large Language Models (LLMs) to understand and generate Indic languages. This evaluation is used to identify and prioritize Indic languages suited for inclusion in safety benchmarks. We conduct this study by reviewing existing evaluation studies and datasets; and a set of twenty-eight LLMs that support Indic languages. We analyze the LLMs on the basis of the training data, license for model and data, type of access and model developers. We also compare Indic language performance across evaluation datasets and find that significant performance disparities in performance across Indic languages. Hindi is the most widely represented language in models. While model performance roughly correlates with number of speakers for the top five languages, the assessment after that varies.