KITE: A Benchmark for Evaluating Korean Instruction-Following Abilities in Large Language Models

📄 arXiv: 2510.15558v1 📥 PDF

作者: Dongjun Kim, Chanhee Park, Chanjun Park, Heuiseok Lim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-17

备注: 13 pages, 3 figures, 5 tables

💡 一句话要点

KITE：用于评估大型语言模型韩语指令遵循能力的基准

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

关键词: 大型语言模型 韩语 指令遵循 基准测试 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型评估主要集中于英语，忽略了韩语等语言的独特语言和文化特性，缺乏针对韩语指令遵循能力的有效评估。
  2. KITE基准旨在通过提供多样化的、开放式的韩语指令遵循任务，全面评估LLM在理解和执行韩语指令方面的能力。
  3. 该研究结合自动指标和人工评估，揭示了不同模型在韩语指令遵循方面的性能差异，并公开发布数据集和代码以促进相关研究。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的指令遵循能力对于从对话代理到复杂推理系统的众多应用至关重要。然而，目前的评估主要集中在英语模型上，忽略了其他语言的语言和文化细微差别。特别是，韩语具有独特的语法、丰富的形态特征、敬语系统和双重编号系统，缺乏专门用于评估开放式指令遵循能力的基准。为了解决这一差距，我们引入了韩语指令遵循任务评估（KITE），这是一个旨在评估通用和韩语特定指令的综合基准。与主要关注事实知识或多项选择测试的现有韩语基准不同，KITE 直接针对多样化的开放式指令遵循任务。我们的评估流程结合了自动指标和人工评估，揭示了模型之间的性能差异，并提供了对其优势和劣势的更深入了解。通过公开发布 KITE 数据集和代码，我们旨在促进对具有文化和语言包容性的 LLM 开发的进一步研究，并激发其他代表性不足的语言的类似努力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）评估体系主要面向英语，缺乏对韩语等具有复杂语言特性的语言的有效评估。韩语的语法结构、敬语系统以及数字系统都与英语存在显著差异，导致在英语环境下训练的模型在处理韩语指令时表现不佳。因此，需要一个专门的基准来评估LLM在理解和执行韩语指令方面的能力，从而推动更具文化和语言包容性的LLM发展。

核心思路：KITE的核心思路是构建一个包含多样化、开放式韩语指令遵循任务的综合基准，以全面评估LLM在理解和执行韩语指令方面的能力。该基准不仅包含通用指令，还包括针对韩语特定语言和文化背景设计的指令，从而更准确地反映模型在实际应用中的表现。通过结合自动指标和人工评估，可以更深入地了解模型的优势和劣势，并为未来的模型改进提供指导。

技术框架：KITE的评估流程主要包括以下几个阶段：1) 数据集构建：收集并整理包含通用和韩语特定指令的数据集，确保数据集的多样性和代表性。2) 模型评估：使用不同的LLM对数据集中的指令进行处理，并生成相应的输出。3) 自动指标评估：使用BLEU、ROUGE等自动指标对模型的输出进行评估，衡量其与参考答案的相似度。4) 人工评估：邀请人工评估员对模型的输出进行评估，从流畅性、相关性、准确性等方面进行打分。5) 结果分析：对自动指标和人工评估的结果进行综合分析，揭示模型在韩语指令遵循方面的性能差异。

关键创新：KITE的关键创新在于其针对韩语特定语言和文化背景设计的指令，以及结合自动指标和人工评估的综合评估流程。与现有的韩语基准主要关注事实知识或多项选择测试不同，KITE直接针对多样化的开放式指令遵循任务，更真实地反映了模型在实际应用中的表现。此外，KITE的评估流程不仅考虑了模型的输出与参考答案的相似度，还考虑了输出的流畅性、相关性和准确性，从而更全面地评估模型的性能。

关键设计：KITE数据集包含多种类型的指令，例如生成、改写、问答、推理等。为了确保数据集的多样性，研究人员从不同的来源收集数据，并进行人工筛选和标注。在人工评估方面，研究人员设计了一套详细的评估指南，并对评估员进行培训，以确保评估结果的可靠性和一致性。此外，研究人员还探索了不同的自动指标，并根据韩语的特点对其进行调整，以提高评估的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KITE基准的实验结果表明，现有LLM在韩语指令遵循方面存在显著的性能差异。一些模型在通用指令上表现良好，但在处理韩语特定指令时表现不佳。人工评估结果显示，模型的输出在流畅性、相关性和准确性方面仍有提升空间。通过KITE基准的评估，研究人员可以更清晰地了解模型的优势和劣势，并为未来的模型改进提供指导。

🎯 应用场景

KITE基准的潜在应用领域包括：开发更智能的韩语对话代理、提升韩语机器翻译的质量、构建更强大的韩语信息检索系统等。该研究的实际价值在于推动更具文化和语言包容性的LLM发展，使LLM能够更好地服务于不同语言和文化背景的用户。未来，KITE可以作为评估和改进韩语LLM的重要工具，并为其他代表性不足的语言的LLM研究提供借鉴。

📄 摘要（原文）

The instruction-following capabilities of large language models (LLMs) are pivotal for numerous applications, from conversational agents to complex reasoning systems. However, current evaluations predominantly focus on English models, neglecting the linguistic and cultural nuances of other languages. Specifically, Korean, with its distinct syntax, rich morphological features, honorific system, and dual numbering systems, lacks a dedicated benchmark for assessing open-ended instruction-following capabilities. To address this gap, we introduce the Korean Instruction-following Task Evaluation (KITE), a comprehensive benchmark designed to evaluate both general and Korean-specific instructions. Unlike existing Korean benchmarks that focus mainly on factual knowledge or multiple-choice testing, KITE directly targets diverse, open-ended instruction-following tasks. Our evaluation pipeline combines automated metrics with human assessments, revealing performance disparities across models and providing deeper insights into their strengths and weaknesses. By publicly releasing the KITE dataset and code, we aim to foster further research on culturally and linguistically inclusive LLM development and inspire similar endeavors for other underrepresented languages.