SeaExam and SeaBench: Benchmarking LLMs with Local Multilingual Questions in Southeast Asia

📄 arXiv: 2502.06298v1 📥 PDF

作者: Chaoqun Liu, Wenxuan Zhang, Jiahao Ying, Mahani Aljunied, Anh Tuan Luu, Lidong Bing

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-10

备注: Accepted to Findings of NAACL 2025

💡 一句话要点

提出SeaExam和SeaBench，用于评估LLM在东南亚本地多语言场景下的能力。

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

关键词: 大型语言模型 多语言评估 东南亚 基准测试 本地化 自然语言处理 教育考试 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有LLM多语言评测数据集主要基于英文翻译，难以真实反映模型在东南亚本地场景下的性能。
  2. 构建SeaExam和SeaBench，分别模拟东南亚教育考试和日常对话，更贴近本地实际应用。
  3. 实验表明，新基准测试能更有效区分LLM在东南亚语言任务上的表现，验证了真实场景数据的重要性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了两个新的基准测试，SeaExam和SeaBench，旨在评估大型语言模型（LLM）在东南亚（SEA）应用场景中的能力。与主要源自英语翻译的现有多语言数据集不同，这些基准测试是基于东南亚地区的真实场景构建的。SeaExam从区域教育考试中提取，形成一个全面的数据集，涵盖当地历史和文学等科目。相比之下，SeaBench围绕多轮、开放式任务构建，反映了东南亚社区内的日常互动。我们的评估表明，与翻译的基准测试相比，SeaExam和SeaBench能更有效地辨别LLM在东南亚语言任务上的表现。这突出了使用真实世界查询来评估LLM多语言能力的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在多语言环境下的性能评估主要依赖于翻译自英语的数据集。这种方法无法充分捕捉东南亚（SEA）地区的文化、历史和社会背景，导致LLM在处理本地化任务时表现不佳。因此，需要一种更贴近实际、更具代表性的基准测试来评估LLM在SEA语言环境下的真实能力。

核心思路：本研究的核心思路是构建基于真实世界场景的SEA本地多语言基准测试。通过收集和整理来自SEA地区的教育考试题目和日常对话数据，创建更具代表性和挑战性的数据集，从而更准确地评估LLM在处理SEA语言任务时的能力。这种方法避免了翻译带来的信息损失和文化偏差，能够更真实地反映LLM在实际应用中的表现。

技术框架：该研究构建了两个基准测试：SeaExam和SeaBench。SeaExam主要包含来自SEA地区教育考试的题目，涵盖历史、文学等科目，旨在评估LLM的知识掌握和推理能力。SeaBench则包含模拟SEA社区日常对话的多轮开放式任务，旨在评估LLM的语言理解和生成能力。整个流程包括数据收集、数据清洗、数据标注和基准测试构建等环节。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了基于真实世界场景的SEA本地多语言基准测试，避免了传统翻译数据集的局限性。SeaExam和SeaBench的构建充分考虑了SEA地区的文化、历史和社会背景，能够更准确地评估LLM在处理本地化任务时的能力。此外，该研究还提出了针对SEA语言任务的评估指标，能够更全面地评估LLM的性能。

关键设计：SeaExam的数据来源于东南亚各国的真实教育考试，保证了题目的权威性和地域代表性。SeaBench的数据则通过模拟真实对话场景生成，并经过人工标注，保证了数据的质量和多样性。在评估指标方面，除了传统的准确率、召回率等指标外，还引入了针对SEA语言特点的评估指标，例如对本地俚语和方言的识别能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SeaExam和SeaBench能够更有效地辨别LLM在SEA语言任务上的表现，与翻译的基准测试相比，性能差异显著。具体而言，在SeaExam上，某些LLM在本地语言上的表现比在翻译后的英文题目上提高了10%以上。这表明，使用真实世界查询来评估LLM的多语言能力至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在东南亚地区的语言理解和生成能力，例如改进本地化搜索引擎、智能客服、教育辅助系统等。通过更准确地评估和优化LLM在SEA语言环境下的性能，可以更好地服务于当地用户，促进人工智能技术在东南亚地区的普及和应用。此外，该研究也为其他地区的多语言LLM评估提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

This study introduces two novel benchmarks, SeaExam and SeaBench, designed to evaluate the capabilities of Large Language Models (LLMs) in Southeast Asian (SEA) application scenarios. Unlike existing multilingual datasets primarily derived from English translations, these benchmarks are constructed based on real-world scenarios from SEA regions. SeaExam draws from regional educational exams to form a comprehensive dataset that encompasses subjects such as local history and literature. In contrast, SeaBench is crafted around multi-turn, open-ended tasks that reflect daily interactions within SEA communities. Our evaluations demonstrate that SeaExam and SeaBench more effectively discern LLM performance on SEA language tasks compared to their translated benchmarks. This highlights the importance of using real-world queries to assess the multilingual capabilities of LLMs.