GlotEval: A Test Suite for Massively Multilingual Evaluation of Large Language Models

📄 arXiv: 2504.04155v2 📥 PDF

作者: Hengyu Luo, Zihao Li, Joseph Attieh, Sawal Devkota, Ona de Gibert, Xu Huang, Shaoxiong Ji, Peiqin Lin, Bhavani Sai Praneeth Varma Mantina, Ananda Sreenidhi, Raúl Vázquez, Mengjie Wang, Samea Yusofi, Fei Yuan, Jörg Tiedemann

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-05 (更新: 2025-10-08)

备注: EMNLP demo 2025

💡 一句话要点

GlotEval：大规模多语种大语言模型评测基准

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

关键词: 多语种评估 大型语言模型 低资源语言 基准测试 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估框架过度集中于英语等高资源语言，忽略了多语种和低资源场景下的真实性能。
  2. GlotEval旨在提供一个轻量级、大规模多语种评估框架，支持七大任务，覆盖数十至数百种语言。
  3. GlotEval通过一致的多语种基准、语言特定提示和非英语中心翻译，实现模型在不同语言环境下的精确诊断。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在全球范围内以前所未有的速度发展，各个地区越来越多地采用这些模型来处理其主要语言的应用。在不同的语言环境中，特别是在低资源语言中评估这些模型，已成为学术界和工业界的主要挑战。现有的评估框架不成比例地侧重于英语和少数几种高资源语言，从而忽略了LLM在多语种和低资源场景中的实际性能。为了解决这一差距，我们推出了GlotEval，这是一个为大规模多语种评估而设计的轻量级框架。GlotEval支持七个关键任务（机器翻译、文本分类、摘要、开放式生成、阅读理解、序列标注和内在评估），涵盖数十到数百种语言，强调一致的多语种基准测试、特定于语言的提示模板和非英语中心的机器翻译。这使得能够精确诊断模型在不同语言环境中的优势和劣势。一个多语种翻译案例研究证明了GlotEval在多语种和特定语言评估中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型评估体系存在严重的语言偏差，主要集中在英语和少数高资源语言上。这导致我们无法准确评估LLM在多语言环境，特别是低资源语言环境下的真实性能。现有的评估方法难以诊断模型在不同语言上的优势和劣势，阻碍了多语言LLM的进一步发展。

核心思路：GlotEval的核心思路是构建一个轻量级、可扩展的多语言评估框架，覆盖尽可能多的语言和任务。通过提供一致的评估标准、特定语言的提示模板和非英语中心的机器翻译，GlotEval旨在实现对LLM在各种语言环境下的全面评估，从而揭示模型在不同语言上的性能差异。

技术框架：GlotEval框架主要包含以下几个核心模块：1) 数据集模块：收集和整理涵盖多种语言和任务的评估数据集。2) 任务定义模块：定义七个关键任务，包括机器翻译、文本分类、摘要、开放式生成、阅读理解、序列标注和内在评估。3) 提示模板模块：为每种语言和任务设计特定的提示模板，以优化模型性能。4) 评估指标模块：选择合适的评估指标来衡量模型在不同任务上的表现。5) 报告生成模块：生成详细的评估报告，展示模型在不同语言和任务上的性能。

关键创新：GlotEval的关键创新在于其大规模多语言覆盖和非英语中心的评估方法。与以往主要关注英语的评估框架不同，GlotEval旨在支持数十甚至数百种语言，并提供特定语言的提示模板，从而更准确地评估模型在不同语言环境下的性能。此外，GlotEval采用非英语中心的机器翻译，避免了以英语为中心的翻译偏差。

关键设计：GlotEval的关键设计包括：1) 语言选择策略：采用多种策略选择需要支持的语言，包括考虑语言的资源丰富程度、使用人数和地理分布。2) 提示模板设计：针对每种语言和任务，设计特定的提示模板，以优化模型性能。提示模板的设计需要考虑语言的语法结构和文化背景。3) 评估指标选择：选择合适的评估指标来衡量模型在不同任务上的表现。例如，机器翻译任务可以使用BLEU、METEOR等指标，文本分类任务可以使用准确率、召回率等指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GlotEval通过多语种翻译案例研究，展示了其在多语种和特定语言评估中的有效性。该研究表明，GlotEval能够揭示模型在不同语言上的性能差异，并为模型改进提供有价值的反馈。具体性能数据和对比基线未知，但该框架为后续研究提供了标准化的评估平台。

🎯 应用场景

GlotEval可应用于评估和改进多语言大型语言模型，帮助开发者了解模型在不同语言上的性能瓶颈，并针对性地进行优化。该框架还可用于比较不同LLM在多语言环境下的表现，为用户选择合适的模型提供参考。此外，GlotEval有助于推动低资源语言的自然语言处理研究，促进语言技术的公平发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are advancing at an unprecedented pace globally, with regions increasingly adopting these models for applications in their primary language. Evaluation of these models in diverse linguistic environments, especially in low-resource languages, has become a major challenge for academia and industry. Existing evaluation frameworks are disproportionately focused on English and a handful of high-resource languages, thereby overlooking the realistic performance of LLMs in multilingual and lower-resource scenarios. To address this gap, we introduce GlotEval, a lightweight framework designed for massively multilingual evaluation. Supporting seven key tasks (machine translation, text classification, summarization, open-ended generation, reading comprehension, sequence labeling, and intrinsic evaluation), spanning over dozens to hundreds of languages, GlotEval highlights consistent multilingual benchmarking, language-specific prompt templates, and non-English-centric machine translation. This enables a precise diagnosis of model strengths and weaknesses in diverse linguistic contexts. A multilingual translation case study demonstrates GlotEval's applicability for multilingual and language-specific evaluations.