IndicMMLU-Pro: Benchmarking Indic Large Language Models on Multi-Task Language Understanding

📄 arXiv: 2501.15747v2 📥 PDF

作者: Sankalp KJ, Ashutosh Kumar, Laxmaan Balaji, Nikunj Kotecha, Vinija Jain, Aman Chadha, Sreyoshi Bhaduri

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-01-28)

💡 一句话要点

IndicMMLU-Pro：构建印度语言多任务理解基准，评估大型语言模型能力

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

关键词: 印度语言 大型语言模型 多任务学习 语言理解 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有NLP模型在处理印度语言时，面临文化背景复杂、语言结构多样等挑战，效果有待提升。
  2. IndicMMLU-Pro通过构建多任务语言理解基准，旨在全面评估LLM在印度语言上的能力，促进相关研究。
  3. 该基准涵盖多种印度语言，包含理解、推理和生成任务，并提供了基线模型结果，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

IndicMMLU-Pro是一个综合性的基准，旨在评估大型语言模型（LLM）在印度语言上的表现，它建立在MMLU Pro（大规模多任务语言理解）框架之上。印度次大陆有超过15亿人使用印度语言，由于其丰富的文化遗产、语言多样性和复杂结构，为自然语言处理（NLP）研究带来了独特的挑战和机遇。该基准涵盖印地语、孟加拉语、古吉拉特语、马拉地语、卡纳达语、旁遮普语、泰米尔语、泰卢固语和乌尔都语等主要语言，解决了印度次大陆语言多样性带来的独特挑战和机遇。该基准包含语言理解、推理和生成等广泛的任务，经过精心设计以捕捉印度语言的复杂性。IndicMMLU-Pro提供了一个标准化的评估框架，以推动印度语言AI的研究边界，促进开发更准确、高效和对文化更敏感的模型。本文概述了基准的设计原则、任务分类和数据收集方法，并展示了最先进的多语言模型的基线结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决缺乏针对印度语言的大型语言模型（LLM）的综合评估基准的问题。现有方法在评估LLM在印度语言上的能力时，面临着数据稀缺、语言多样性以及文化背景差异等挑战，导致模型性能难以准确评估和比较。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为IndicMMLU-Pro的基准，该基准基于MMLU Pro框架，并针对印度语言的特点进行了定制。通过涵盖多种印度语言和各种语言理解、推理和生成任务，IndicMMLU-Pro旨在提供一个全面、标准化的评估平台，以推动印度语言AI的研究。

技术框架：IndicMMLU-Pro的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 任务选择与定义：选择涵盖语言理解、推理和生成的任务，并根据印度语言的特点进行调整。2) 数据收集与标注：收集高质量的印度语言数据，并进行人工标注，确保数据的准确性和可靠性。3) 基准构建：将收集到的数据和任务整合到IndicMMLU-Pro基准中，并提供统一的评估接口。4) 模型评估：使用IndicMMLU-Pro基准评估现有的LLM，并提供基线结果。

关键创新：IndicMMLU-Pro的关键创新在于它是第一个专门针对印度语言的综合性多任务语言理解基准。与现有的通用语言理解基准相比，IndicMMLU-Pro更加关注印度语言的特点和挑战，能够更准确地评估LLM在印度语言上的能力。

关键设计：IndicMMLU-Pro的关键设计包括：1) 涵盖多种印度语言，包括印地语、孟加拉语、古吉拉特语等。2) 包含各种语言理解、推理和生成任务，如阅读理解、文本摘要、机器翻译等。3) 提供统一的评估指标和接口，方便研究人员进行模型评估和比较。4) 数据集经过人工标注和验证，确保数据的质量和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了包含多种印度语言的IndicMMLU-Pro基准，并使用最先进的多语言模型进行了初步评估，提供了基线结果。这些结果为后续研究提供了参考，并揭示了现有模型在处理印度语言时存在的不足，为模型改进指明了方向。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

IndicMMLU-Pro的应用场景广泛，可用于评估和改进印度语言LLM，推动印度语言AI技术的发展。该基准可应用于机器翻译、智能客服、内容生成等领域，促进印度语言在数字世界的普及和应用，并有助于保护和传承印度丰富的文化遗产。

📄 摘要（原文）

Known by more than 1.5 billion people in the Indian subcontinent, Indic languages present unique challenges and opportunities for natural language processing (NLP) research due to their rich cultural heritage, linguistic diversity, and complex structures. IndicMMLU-Pro is a comprehensive benchmark designed to evaluate Large Language Models (LLMs) across Indic languages, building upon the MMLU Pro (Massive Multitask Language Understanding) framework. Covering major languages such as Hindi, Bengali, Gujarati, Marathi, Kannada, Punjabi, Tamil, Telugu, and Urdu, our benchmark addresses the unique challenges and opportunities presented by the linguistic diversity of the Indian subcontinent. This benchmark encompasses a wide range of tasks in language comprehension, reasoning, and generation, meticulously crafted to capture the intricacies of Indian languages. IndicMMLU-Pro provides a standardized evaluation framework to push the research boundaries in Indic language AI, facilitating the development of more accurate, efficient, and culturally sensitive models. This paper outlines the benchmarks' design principles, task taxonomy, and data collection methodology, and presents baseline results from state-of-the-art multilingual models.