RoBiologyDataChoiceQA: A Romanian Dataset for improving Biology understanding of Large Language Models
作者: Dragos-Dumitru Ghinea, Adela-Nicoleta Corbeanu, Adrian-Marius Dumitran
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-09-30
💡 一句话要点
提出RoBiologyDataChoiceQA，用于提升大语言模型在生物学理解方面的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生物学 大语言模型 罗马尼亚语 多项选择题 数据集 提示工程 微调
📋 核心要点
- 现有大语言模型在特定领域（如生物学）和非英语语言上的表现有待提升，缺乏高质量的评估数据集。
- 构建了一个罗马尼亚语生物学多项选择题数据集，用于评估和提升LLM在生物学理解和推理方面的能力。
- 通过基准测试和优化实验，分析了LLM在处理专业知识任务和低资源语言时的优势与局限性。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理（NLP）任务中展现出巨大的潜力。然而，它们在特定领域的应用和非英语语言中的表现仍有待探索。本研究介绍了一种新的罗马尼亚语生物学多项选择题数据集，该数据集经过精心策划，旨在评估LLM在科学背景下的理解和推理能力。该数据集包含约14,000个问题，为评估和提高LLM在生物学方面的性能提供了全面的资源。我们对几个流行的LLM进行了基准测试，分析了它们的准确性、推理模式以及理解领域特定术语和语言细微差别的能力。此外，我们进行了全面的实验，以评估提示工程、微调和其他优化技术对模型性能的影响。我们的发现突出了当前LLM在处理低资源语言的专业知识任务方面的优势和局限性，为未来的研究和开发提供了宝贵的见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在罗马尼亚语生物学领域的理解和推理能力不足的问题。现有方法缺乏针对罗马尼亚语生物学知识的专门评估数据集，导致无法有效评估和提升LLM在该领域的性能。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的罗马尼亚语生物学多项选择题数据集，并利用该数据集对现有LLM进行基准测试和优化，从而提高LLM在生物学领域的理解和推理能力。通过提示工程、微调等手段，探索提升模型性能的有效方法。
技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1) 数据集构建：收集并整理罗马尼亚语生物学多项选择题，构建RoBiologyDataChoiceQA数据集。2) 模型基准测试：选择多个流行的LLM，在RoBiologyDataChoiceQA数据集上进行测试，评估其准确性、推理模式和语言理解能力。3) 模型优化：采用提示工程、微调等技术，对LLM进行优化，提高其在生物学领域的性能。4) 结果分析：分析实验结果，总结LLM在处理生物学知识和低资源语言方面的优势和局限性。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个新的罗马尼亚语生物学多项选择题数据集RoBiologyDataChoiceQA。这是首个专门针对罗马尼亚语生物学领域的大规模数据集，为评估和提升LLM在该领域的性能提供了重要的资源。与现有通用数据集相比，该数据集更具领域针对性，能够更准确地评估LLM在生物学知识方面的理解能力。
关键设计：数据集包含约14,000个多项选择题，涵盖生物学的各个方面。实验中，采用了不同的提示工程策略，例如提供上下文信息、明确指令等，以引导LLM更好地理解问题。此外，还尝试了微调技术，利用RoBiologyDataChoiceQA数据集对LLM进行微调，使其更好地适应生物学领域的知识。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含约14,000个问题的罗马尼亚语生物学多项选择题数据集RoBiologyDataChoiceQA。通过对多个LLM进行基准测试，发现它们在处理专业知识和低资源语言方面存在局限性。实验结果表明，提示工程和微调等技术可以有效提升LLM在生物学领域的性能，但仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发智能生物学辅导系统、辅助生物学研究和知识发现。通过提高LLM在生物学领域的理解和推理能力，可以为学生、研究人员和医疗专业人员提供更准确、更高效的信息服务。此外，该研究也为其他低资源语言的领域知识建模提供了借鉴。
📄 摘要（原文）
In recent years, large language models (LLMs) have demonstrated significant potential across various natural language processing (NLP) tasks. However, their performance in domain-specific applications and non-English languages remains less explored. This study introduces a novel Romanian-language dataset for multiple-choice biology questions, carefully curated to assess LLM comprehension and reasoning capabilities in scientific contexts. Containing approximately 14,000 questions, the dataset provides a comprehensive resource for evaluating and improving LLM performance in biology. We benchmark several popular LLMs, analyzing their accuracy, reasoning patterns, and ability to understand domain-specific terminology and linguistic nuances. Additionally, we perform comprehensive experiments to evaluate the impact of prompt engineering, fine-tuning, and other optimization techniques on model performance. Our findings highlight both the strengths and limitations of current LLMs in handling specialized knowledge tasks in low-resource languages, offering valuable insights for future research and development.