SEA-HELM: Southeast Asian Holistic Evaluation of Language Models
作者: Yosephine Susanto, Adithya Venkatadri Hulagadri, Jann Railey Montalan, Jian Gang Ngui, Xian Bin Yong, Weiqi Leong, Hamsawardhini Rengarajan, Peerat Limkonchotiwat, Yifan Mai, William Chandra Tjhi
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-06-02)
💡 一句话要点
SEA-HELM：东南亚语言模型综合评估基准，填补多语言文化评估空白
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 东南亚语言 多语言评估 文化基准 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有LLM评估基准缺乏对东南亚语言和文化的全面覆盖，限制了对LLM在这些语言环境下的性能评估。
- SEA-HELM通过构建包含语言学、文化和安全等多方面的评估套件，为东南亚语言模型提供更全面的评估。
- SEA-HELM支持多种东南亚语言，并提供公开的评估代码和排行榜，方便用户系统地评估和比较模型性能。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）能力的快速发展，对多语言和多文化基准的需求日益增长。尽管现有的LLM基准能够评估LLMs在英语以及包括东南亚（SEA）地区在内的各种中低资源语言中的特定能力，但迄今为止，尚未开发出针对SEA语言的全面且具有文化代表性的评估套件。本文提出了SEA-HELM，一个强调SEA语言的整体语言和文化LLM评估套件，包含五个核心支柱：（1）NLP经典任务，（2）LLM特定任务，（3）SEA语言学，（4）SEA文化，（5）安全性。SEA-HELM目前支持菲律宾语、印度尼西亚语、泰米尔语、泰语和越南语。此外，还推出了SEA-HELM排行榜，使用户能够以系统且用户友好的方式了解模型的多语言和多文化性能。SEA-HELM评估代码已公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型评估基准在东南亚语言和文化方面的覆盖不足，无法全面评估模型在这些语言环境下的性能。现有方法难以衡量模型在处理特定文化背景下的语言理解、生成和安全方面的能力。
核心思路：SEA-HELM的核心思路是构建一个综合性的评估套件，覆盖NLP经典任务、LLM特定任务、东南亚语言学、东南亚文化和安全性五个核心支柱。通过多维度的评估，更全面地了解LLM在东南亚语言和文化环境下的表现。
技术框架：SEA-HELM评估套件包含五个主要模块：(1) NLP Classics：包含如文本分类、命名实体识别等经典NLP任务；(2) LLM-specifics：评估LLM的生成能力、推理能力等；(3) SEA Linguistics：侧重于评估模型对东南亚语言特有语言现象的理解，如语序、形态变化等；(4) SEA Culture：评估模型对东南亚文化背景知识的掌握程度；(5) Safety：评估模型在生成内容时的安全性，如避免生成有害或不当内容。
关键创新：SEA-HELM的关键创新在于其综合性和文化代表性。它不仅关注传统的NLP任务，还特别关注东南亚语言和文化的独特性，从而提供更具针对性的评估。此外，SEA-HELM还提供了一个公开的排行榜，方便用户比较不同模型在东南亚语言上的表现。
关键设计：SEA-HELM针对每个核心支柱设计了具体的评估任务和指标。例如，在SEA Linguistics方面，设计了针对特定语言现象的测试用例。在SEA Culture方面，设计了需要文化背景知识才能正确回答的问题。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的具体模型和任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SEA-HELM首次针对东南亚语言和文化构建了综合性的LLM评估基准，支持菲律宾语、印度尼西亚语、泰米尔语、泰语和越南语。通过SEA-HELM排行榜，用户可以系统地了解模型在多语言和多文化环境下的性能表现，为后续研究和应用提供了重要参考。
🎯 应用场景
SEA-HELM可用于评估和改进LLM在东南亚语言环境下的性能，推动LLM在东南亚地区的广泛应用。该基准可以帮助开发者更好地了解模型的优势和不足，从而进行针对性的优化。此外，SEA-HELM还可以用于比较不同模型在东南亚语言上的表现，为用户选择合适的模型提供参考。
📄 摘要（原文）
With the rapid emergence of novel capabilities in Large Language Models (LLMs), the need for rigorous multilingual and multicultural benchmarks that are integrated has become more pronounced. Though existing LLM benchmarks are capable of evaluating specific capabilities of LLMs in English as well as in various mid- to low-resource languages, including those in the Southeast Asian (SEA) region, a comprehensive and culturally representative evaluation suite for the SEA languages has not been developed thus far. Here, we present SEA-HELM, a holistic linguistic and cultural LLM evaluation suite that emphasises SEA languages, comprising five core pillars: (1) NLP Classics, (2) LLM-specifics, (3) SEA Linguistics, (4) SEA Culture, (5) Safety. SEA-HELM currently supports Filipino, Indonesian, Tamil, Thai, and Vietnamese. We also introduce the SEA-HELM leaderboard, which allows users to understand models' multilingual and multicultural performance in a systematic and user-friendly manner. We make the SEA-HELM evaluation code publicly available.