EnDive: A Cross-Dialect Benchmark for Fairness and Performance in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.07100v1 📥 PDF

作者: Abhay Gupta, Jacob Cheung, Philip Meng, Shayan Sayyed, Austen Liao, Kevin Zhu, Sean O'Brien

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-25

💡 一句话要点

EnDive：一个用于评估大型语言模型在不同方言上公平性和性能的跨方言基准

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

关键词: 大型语言模型 方言 公平性 基准测试 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有NLP基准测试忽略了语言内部的方言变异，导致非标准方言使用者服务不足。
  2. EnDive通过将标准美式英语数据集翻译成多种方言，构建了一个跨方言的评估基准。
  3. 实验表明，大型语言模型在方言输入上的性能明显低于标准美式英语，揭示了模型偏差。

📝 摘要（中文）

人类语言的多样性受到社会、文化和地域影响，给自然语言处理（NLP）系统带来了重大挑战。现有的基准测试通常忽略了语言内部的变异，使得非标准方言的使用者得不到充分的服务。为了解决这个问题，我们推出了EnDive（英语多样性），这是一个基准，用于评估五个广泛使用的大型语言模型（LLM）在语言理解、算法推理、数学和逻辑任务中的表现。我们的框架使用来自母语人士验证的少量示例，通过少样本提示将标准美式英语数据集翻译成五种代表性不足的方言，并通过流畅性评估、偏好测试和语义相似性指标将这些翻译与基于规则的方法进行比较。人工评估证实了高质量的翻译，在忠实度、流畅性和正式性方面的平均得分至少为6.02/7。通过过滤掉几乎相同的翻译，我们创建了一个具有挑战性的数据集，揭示了显著的性能差异——模型在方言输入上的表现始终不如标准美式英语。因此，EnDive通过揭示模型偏差并促进更公平的语言技术，推动了方言感知NLP的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理不同英语方言时存在的公平性和性能问题。现有方法和基准测试主要集中在标准英语上，忽略了方言之间的差异，导致模型在非标准方言上的表现不佳，从而影响了使用这些方言人群的体验。现有方法缺乏对模型方言敏感性的有效评估。

核心思路：论文的核心思路是构建一个跨方言的基准测试数据集，用于系统地评估LLM在不同方言上的性能。通过将标准美式英语数据集翻译成多种代表性不足的方言，并比较模型在这些方言上的表现，从而揭示模型在方言处理方面的偏差和不足。这种方法能够更全面地评估LLM的泛化能力和公平性。

技术框架：EnDive基准测试框架主要包括以下几个阶段：1) 数据集选择：选择涵盖语言理解、算法推理、数学和逻辑等任务的标准美式英语数据集。2) 方言选择：选择五种代表性不足的英语方言。3) 数据翻译：使用少量样本提示（few-shot prompting）将标准美式英语数据集翻译成选定的方言，并使用母语人士验证翻译质量。同时，使用基于规则的方法进行翻译，并与少样本提示的结果进行比较。4) 质量评估：通过流畅性评估、偏好测试和语义相似性指标，对翻译质量进行人工和自动评估。5) 模型评估：使用翻译后的数据集评估多个LLM在不同方言上的性能，并与在标准美式英语上的性能进行比较。6) 结果分析：分析模型在不同方言上的性能差异，揭示模型偏差。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了一个专门用于评估LLM在不同英语方言上性能的跨方言基准测试数据集EnDive。2) 提出了一种基于少量样本提示的方言翻译方法，并结合人工验证，保证了翻译质量。3) 通过实验揭示了LLM在方言处理方面的显著性能差异和偏差，为改进模型和促进更公平的语言技术提供了依据。与现有方法相比，EnDive更关注语言的内部变异，并提供了一个更全面的评估框架。

关键设计：在数据翻译方面，使用了少量样本提示，并由母语人士进行验证，以确保翻译的忠实度、流畅性和正式性。在质量评估方面，采用了多种指标，包括流畅性评估（7分制）、偏好测试和语义相似性指标，以全面评估翻译质量。在模型评估方面，选择了多个广泛使用的大型语言模型，并在EnDive数据集上进行了系统评估。通过过滤掉近乎相同的翻译，增加了数据集的挑战性。

📊 实验亮点

实验结果表明，大型语言模型在方言输入上的表现明显低于标准美式英语，平均性能下降幅度未知。人工评估证实了翻译的高质量，在忠实度、流畅性和正式性方面的平均得分至少为6.02/7。通过过滤掉近乎相同的翻译，创建了一个更具挑战性的数据集，从而更清晰地揭示了模型在方言处理方面的不足。

🎯 应用场景

EnDive基准测试可以应用于评估和改进大型语言模型在处理不同英语方言时的性能和公平性。该研究有助于开发更具包容性的语言技术，使不同方言的使用者都能获得更好的服务。此外，该方法可以推广到其他语言和方言，促进全球范围内的语言公平性。未来，可以利用EnDive来指导模型的训练，使其更好地适应不同的方言。

📄 摘要（原文）

The diversity of human language, shaped by social, cultural, and regional influences, presents significant challenges for natural language processing (NLP) systems. Existing benchmarks often overlook intra-language variations, leaving speakers of non-standard dialects underserved. To address this gap, we introduce EnDive (English Diversity), a benchmark that evaluates five widely-used large language models (LLMs) across tasks in language understanding, algorithmic reasoning, mathematics, and logic. Our framework translates Standard American English datasets into five underrepresented dialects using few-shot prompting with verified examples from native speakers, and compare these translations against rule-based methods via fluency assessments, preference tests, and semantic similarity metrics. Human evaluations confirm high translation quality, with average scores of at least 6.02/7 for faithfulness, fluency, and formality. By filtering out near-identical translations, we create a challenging dataset that reveals significant performance disparities - models consistently underperform on dialectal inputs compared to Standard American English. EnDive thus advances dialect-aware NLP by uncovering model biases and promoting more equitable language technologies.