BenchMAX: A Comprehensive Multilingual Evaluation Suite for Large Language Models
作者: Xu Huang, Wenhao Zhu, Hanxu Hu, Conghui He, Lei Li, Shujian Huang, Fei Yuan
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-04-20)
💡 一句话要点
BenchMAX：一个全面的多语言评估套件，用于评估大型语言模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言评估 大型语言模型 指令遵循 推理能力 长文本理解 代码生成 基准测试 机器翻译
📋 核心要点
- 现有基准测试侧重于简单理解，忽略了大型语言模型在指令遵循、推理等高级能力上的多语言评估。
- BenchMAX通过构建多语言评估基准，旨在公平比较大型语言模型在不同语言下的指令遵循、推理等能力。
- 实验表明，核心能力在不同语言中表现各异，仅靠扩大模型规模无法解决所有性能差距，BenchMAX提供了一个有价值的测试平台。
📝 摘要（中文）
现有的多语言基准测试主要集中于简单的理解任务，但对于大型语言模型（LLMs），我们强调其在指令遵循、推理、长文本理解、代码生成等方面的能力。然而，衡量这些高级能力在不同语言中的表现尚未得到充分探索。为了解决这一差距，我们推出了BenchMAX，一个多向多语言评估基准，可以公平地比较这些重要能力在不同语言中的表现。为了保持高质量，在数据从英语机器翻译成其他16种语言后，由三位不同的母语注释员独立注释每个任务中的每个样本。此外，我们还提出了一个源于数据集构建的新型翻译挑战。在BenchMAX上进行的大量实验表明，核心能力在不同语言中的有效性各不相同，突出了仅通过扩大模型规模无法弥补的性能差距。BenchMAX作为一个全面的多语言评估平台，为促进多语言语言模型的发展提供了一个有希望的试验平台。数据集和代码已公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型多语言评估基准主要关注简单的理解任务，缺乏对指令遵循、推理、长文本理解、代码生成等高级能力在多语言环境下的全面评估。这使得我们难以准确了解模型在不同语言下的真实能力，以及不同语言之间存在的性能差距。现有方法难以公平地比较这些能力在不同语言中的表现，阻碍了多语言大型语言模型的发展。
核心思路：BenchMAX的核心思路是构建一个高质量、多方面的多语言评估基准，覆盖指令遵循、推理、长文本理解、代码生成等多种高级能力。通过将英文数据翻译成多种语言，并由母语人士进行独立标注，确保数据的质量和准确性。该基准旨在提供一个公平的平台，用于比较大型语言模型在不同语言下的性能，并识别模型在不同语言中存在的优势和劣势。
技术框架：BenchMAX的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 任务选择：选择能够有效评估大型语言模型高级能力的任务。2) 数据翻译：将英文数据机器翻译成16种其他语言。3) 数据标注：由三位独立的母语注释员对翻译后的数据进行标注，以确保数据的质量和准确性。4) 基准测试：使用BenchMAX评估不同的多语言大型语言模型，并分析其在不同语言下的性能表现。
关键创新：BenchMAX的关键创新在于其多向多语言评估方法，以及对数据质量的严格把控。通过多语言评估，可以更全面地了解模型在不同语言下的能力。通过独立标注，可以有效减少翻译误差和文化差异对评估结果的影响。此外，论文还提出了一个源于数据集构建的新型翻译挑战，为未来的研究提供了新的方向。
关键设计：BenchMAX的关键设计包括：1) 任务的多样性：选择覆盖不同高级能力的任务，以全面评估模型的性能。2) 语言的多样性：选择16种不同的语言，以评估模型在不同语言环境下的表现。3) 标注的独立性：由三位独立的母语注释员进行标注，以确保数据的质量和准确性。4) 评估指标的合理性：选择合适的评估指标，以准确衡量模型在不同任务和语言下的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
BenchMAX的实验结果表明，大型语言模型在不同语言中的核心能力表现差异显著，仅靠扩大模型规模无法有效弥补这些差距。例如，某些模型在英语任务上表现出色，但在其他语言的任务上表现不佳。这些结果强调了多语言评估的重要性，并为未来的多语言模型研究提供了重要的指导。
🎯 应用场景
BenchMAX可应用于多语言大型语言模型的开发和评估。它可以帮助研究人员和开发者了解模型在不同语言下的能力，识别模型在不同语言中存在的优势和劣势，并指导模型的改进和优化。此外，BenchMAX还可以用于比较不同多语言模型的性能，为用户选择合适的模型提供参考。该研究有助于推动多语言自然语言处理技术的发展，促进跨语言交流和信息共享。
📄 摘要（原文）
Previous multilingual benchmarks focus primarily on simple understanding tasks, but for large language models(LLMs), we emphasize proficiency in instruction following, reasoning, long context understanding, code generation, and so on. However, measuring these advanced capabilities across languages is underexplored. To address the disparity, we introduce BenchMAX, a multi-way multilingual evaluation benchmark that allows for fair comparisons of these important abilities across languages. To maintain high quality, three distinct native-speaking annotators independently annotate each sample within all tasks after the data was machine-translated from English into 16 other languages. Additionally, we present a novel translation challenge stemming from dataset construction. Extensive experiments on BenchMAX reveal varying effectiveness of core capabilities across languages, highlighting performance gaps that cannot be bridged by simply scaling up model size. BenchMAX serves as a comprehensive multilingual evaluation platform, providing a promising test bed to promote the development of multilingual language models. The dataset and code are publicly accessible.