BALSAM: A Platform for Benchmarking Arabic Large Language Models
作者: Rawan Al-Matham, Kareem Darwish, Raghad Al-Rasheed, Waad Alshammari, Muneera Alhoshan, Amal Almazrua, Asma Al Wazrah, Mais Alheraki, Firoj Alam, Preslav Nakov, Norah Alzahrani, Eman alBilali, Nizar Habash, Abdelrahman El-Sheikh, Muhammad Elmallah, Haonan Li, Hamdy Mubarak, Mohamed Anwar, Zaid Alyafeai, Ahmed Abdelali, Nora Altwairesh, Maram Hasanain, Abdulmohsen Al Thubaity, Shady Shehata, Bashar Alhafni, Injy Hamed, Go Inoue, Khalid Elmadani, Ossama Obeid, Fatima Haouari, Tamer Elsayed, Emad Alghamdi, Khalid Almubarak, Saied Alshahrani, Ola Aljarrah, Safa Alajlan, Areej Alshaqarawi, Maryam Alshihri, Sultana Alghurabi, Atikah Alzeghayer, Afrah Altamimi, Abdullah Alfaifi, Abdulrahman AlOsaimy
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-07-30
💡 一句话要点
BALSAM：一个用于评估阿拉伯语大型语言模型的综合基准平台
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 阿拉伯语LLM 基准测试 自然语言处理 评估平台 盲测集
📋 核心要点
- 现有阿拉伯语LLM基准测试依赖静态数据，缺乏全面任务覆盖和盲测平台，难以准确评估模型性能并减轻数据污染。
- BALSAM通过构建包含78个NLP任务、52K示例的综合基准，并提供集中透明的盲评估平台，旨在解决上述问题。
- BALSAM平台提供了一个统一的标准，促进协作研究，以提升阿拉伯语LLM的能力，推动该领域的发展。
📝 摘要（中文）
英语大型语言模型（LLM）取得了显著进展，但在所有语言中并未得到同等体现。特别是，由于数据稀缺、阿拉伯语及其方言的语言多样性、形态复杂性等原因，阿拉伯语LLM的性能滞后。阿拉伯语基准的质量进一步阻碍了进展，这些基准通常依赖于静态的、公开可用的数据，缺乏全面的任务覆盖，或者没有提供具有盲测集的专用平台。这使得衡量实际进展和减轻数据污染具有挑战性。本文旨在弥合这些差距。特别地，我们引入了BALSAM，这是一个全面的、社区驱动的基准，旨在推进阿拉伯语LLM的开发和评估。它包括来自14个大类的78个NLP任务，包含52K个示例，分为37K个测试示例和15K个开发示例，以及一个用于盲评估的集中式、透明平台。我们设想BALSAM作为一个统一的平台，设定标准并促进协作研究，以提高阿拉伯语LLM的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有阿拉伯语大型语言模型（LLM）的评估面临诸多挑战，包括缺乏高质量的基准数据集、任务覆盖范围不足、数据污染以及缺乏统一的评估平台。现有的阿拉伯语基准测试通常依赖于公开可用的静态数据，这使得模型容易受到数据污染的影响，并且难以衡量模型的泛化能力。此外，现有基准测试的任务覆盖范围有限，无法全面评估模型在各种NLP任务上的性能。
核心思路：BALSAM的核心思路是构建一个全面的、社区驱动的阿拉伯语LLM基准测试平台，该平台包含多样化的NLP任务，并提供盲测集以避免数据污染。通过集中式的评估平台，研究人员可以方便地提交模型进行评估，并获得客观的性能指标。这种设计旨在促进阿拉伯语LLM的开发和评估，并推动该领域的研究进展。
技术框架：BALSAM平台包含以下主要模块：1) 数据集模块：包含78个NLP任务，涵盖14个大类，共计52K个示例，分为训练集、开发集和测试集。2) 评估模块：提供统一的评估接口，支持多种评估指标。3) 提交模块：允许研究人员提交模型进行评估。4) 排行榜模块：展示模型的性能排名。5) 管理模块：用于管理数据集、评估任务和用户。
关键创新：BALSAM的关键创新在于其综合性和社区驱动的特性。与现有的阿拉伯语基准测试相比，BALSAM包含更广泛的任务覆盖范围，并提供盲测集以避免数据污染。此外，BALSAM鼓励社区参与数据集的构建和维护，从而确保数据集的质量和多样性。
关键设计：BALSAM平台采用了模块化的设计，使得各个模块可以独立开发和维护。数据集的构建过程中，采用了多种数据增强技术，以提高数据集的多样性。评估指标的选择考虑了不同任务的特点，并提供了多种常用的评估指标。为了保证评估的公平性，BALSAM平台采用了盲测集，并对提交的模型进行严格的审查。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
BALSAM基准测试包含78个NLP任务，涵盖14个大类，共计52K个示例，分为37K个测试示例和15K个开发示例。该平台提供了一个集中式、透明的盲评估平台，可以客观地评估阿拉伯语LLM的性能。具体性能数据和对比基线将在后续研究中公布。
🎯 应用场景
BALSAM平台可用于评估和比较不同的阿拉伯语LLM，从而帮助研究人员和开发者选择合适的模型。此外，BALSAM还可以用于指导模型的训练和优化，提高模型在各种NLP任务上的性能。该平台有望促进阿拉伯语自然语言处理技术的发展，并推动其在各个领域的应用，例如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
📄 摘要（原文）
The impressive advancement of Large Language Models (LLMs) in English has not been matched across all languages. In particular, LLM performance in Arabic lags behind, due to data scarcity, linguistic diversity of Arabic and its dialects, morphological complexity, etc. Progress is further hindered by the quality of Arabic benchmarks, which typically rely on static, publicly available data, lack comprehensive task coverage, or do not provide dedicated platforms with blind test sets. This makes it challenging to measure actual progress and to mitigate data contamination. Here, we aim to bridge these gaps. In particular, we introduce BALSAM, a comprehensive, community-driven benchmark aimed at advancing Arabic LLM development and evaluation. It includes 78 NLP tasks from 14 broad categories, with 52K examples divided into 37K test and 15K development, and a centralized, transparent platform for blind evaluation. We envision BALSAM as a unifying platform that sets standards and promotes collaborative research to advance Arabic LLM capabilities.