All Languages Matter: Evaluating LMMs on Culturally Diverse 100 Languages
作者: Ashmal Vayani, Dinura Dissanayake, Hasindri Watawana, Noor Ahsan, Nevasini Sasikumar, Omkar Thawakar, Henok Biadglign Ademtew, Yahya Hmaiti, Amandeep Kumar, Kartik Kuckreja, Mykola Maslych, Wafa Al Ghallabi, Mihail Mihaylov, Chao Qin, Abdelrahman M Shaker, Mike Zhang, Mahardika Krisna Ihsani, Amiel Esplana, Monil Gokani, Shachar Mirkin, Harsh Singh, Ashay Srivastava, Endre Hamerlik, Fathinah Asma Izzati, Fadillah Adamsyah Maani, Sebastian Cavada, Jenny Chim, Rohit Gupta, Sanjay Manjunath, Kamila Zhumakhanova, Feno Heriniaina Rabevohitra, Azril Amirudin, Muhammad Ridzuan, Daniya Kareem, Ketan More, Kunyang Li, Pramesh Shakya, Muhammad Saad, Amirpouya Ghasemaghaei, Amirbek Djanibekov, Dilshod Azizov, Branislava Jankovic, Naman Bhatia, Alvaro Cabrera, Johan Obando-Ceron, Olympiah Otieno, Fabian Farestam, Muztoba Rabbani, Sanoojan Baliah, Santosh Sanjeev, Abduragim Shtanchaev, Maheen Fatima, Thao Nguyen, Amrin Kareem, Toluwani Aremu, Nathan Xavier, Amit Bhatkal, Hawau Toyin, Aman Chadha, Hisham Cholakkal, Rao Muhammad Anwer, Michael Felsberg, Jorma Laaksonen, Thamar Solorio, Monojit Choudhury, Ivan Laptev, Mubarak Shah, Salman Khan, Fahad Khan
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-11-25 (更新: 2025-05-01)
备注: A Multilingual Multimodal cultural benchmark for 100 languages
💡 一句话要点
提出ALM-bench，用于评估LMMs在100种文化多样性语言上的理解和推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态模型 文化多样性 低资源语言 基准测试 语言理解 视觉推理 跨文化交流
📋 核心要点
- 现有LMMs主要关注少数语言和文化，忽略了文化背景和低资源语言，限制了其全球适用性。
- ALM-bench通过包含100种语言和13个文化方面的多模态数据，全面评估LMMs的文化理解和推理能力。
- ALM-bench提供多种问题形式和难度级别，为LMMs的文化和语言理解能力提供细致的评估。
📝 摘要（中文）
现有的大型多模态模型(LMMs)通常只关注少数地区和语言。随着LMMs的不断改进，确保它们理解文化背景、尊重当地敏感性并支持低资源语言变得越来越重要，同时有效地整合相应的视觉线索。为了追求文化多样性的全球多模态模型，我们提出了“所有语言都很重要”基准(ALM-bench)，这是迄今为止评估LMMs在100种语言上表现的最大和最全面的努力。ALM-bench通过测试模型理解和推理文化多样性图像以及各种语言文本（包括许多LMM研究中传统上代表性不足的低资源语言）的能力来挑战现有模型。该基准提供了一个强大而细致的评估框架，包含各种问题形式，包括真/假、多项选择和开放式问题，这些问题进一步分为简短和长答案类别。ALM-bench的设计确保了对模型处理视觉和语言推理中不同难度级别的能力的全面评估。为了捕捉全球文化的丰富多样性，ALM-bench精心策划了来自13个不同文化方面的内容，从传统和仪式到名人名事和庆祝活动。通过这种方式，ALM-bench不仅为最先进的开源和闭源LMMs提供了一个严格的测试平台，而且突出了文化和语言包容性的重要性，鼓励开发能够有效服务于不同全球人群的模型。我们的基准是公开可用的。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型多模态模型（LMMs）在文化和语言多样性方面存在明显的不足。它们通常只关注少数几种高资源语言和主流文化，忽略了大量低资源语言和不同文化背景下的细微差别。这导致模型在处理全球范围内各种文化相关的视觉和文本信息时，表现出理解偏差和推理能力不足，限制了其在更广泛场景下的应用。
核心思路：ALM-bench的核心思路是构建一个包含大量文化多样性数据，特别是低资源语言数据的多模态基准。通过系统地评估LMMs在这些数据上的表现，可以更全面地了解模型在文化理解和语言处理方面的能力。这种方法旨在推动LMMs的发展，使其能够更好地服务于全球不同文化背景的用户。
技术框架：ALM-bench的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 数据收集与整理：从多个来源收集包含100种语言和13个文化方面的数据，包括图像和文本描述。2) 问题生成：设计多种类型的问题，包括真/假、多项选择和开放式问题，以评估LMMs在不同难度级别的视觉和语言推理能力。3) 评估指标：选择合适的评估指标，如准确率、F1值等，来量化LMMs在ALM-bench上的表现。4) 基准测试：对现有的开源和闭源LMMs进行基准测试，并公开测试结果。
关键创新：ALM-bench最重要的创新在于其对文化和语言多样性的全面覆盖。与以往的LMM评估基准相比，ALM-bench包含了更多低资源语言和更广泛的文化主题，从而能够更准确地评估模型在处理全球范围内各种文化相关信息时的能力。此外，ALM-bench还提供了多种类型的问题，可以更细致地评估LMMs在不同方面的推理能力。
关键设计：ALM-bench的关键设计包括：1) 文化主题的选择：精心挑选了13个具有代表性的文化主题，涵盖传统、仪式、名人、庆祝活动等多个方面。2) 语言的选择：选择了100种语言，包括多种低资源语言，以确保基准的语言多样性。3) 问题生成策略：设计了多种类型的问题，并根据问题的难度进行分类，以评估LMMs在不同方面的推理能力。4) 评估指标的选择：选择了准确率、F1值等常用的评估指标，并根据问题的类型进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ALM-bench基准测试结果表明，现有LMMs在处理低资源语言和文化多样性数据时表现不佳，尤其是在需要深入文化理解的推理任务上。该基准揭示了现有模型在文化和语言包容性方面的局限性，为未来LMMs的研究方向提供了重要参考。
🎯 应用场景
ALM-bench的研究成果可应用于开发更具文化敏感性和语言包容性的多模态模型，这些模型能够更好地服务于全球用户。潜在应用领域包括：跨文化交流、教育、旅游、内容创作和本地化服务。通过提高模型对不同文化背景的理解，可以减少文化误解和偏见，促进全球范围内的合作与交流。
📄 摘要（原文）
Existing Large Multimodal Models (LMMs) generally focus on only a few regions and languages. As LMMs continue to improve, it is increasingly important to ensure they understand cultural contexts, respect local sensitivities, and support low-resource languages, all while effectively integrating corresponding visual cues. In pursuit of culturally diverse global multimodal models, our proposed All Languages Matter Benchmark (ALM-bench) represents the largest and most comprehensive effort to date for evaluating LMMs across 100 languages. ALM-bench challenges existing models by testing their ability to understand and reason about culturally diverse images paired with text in various languages, including many low-resource languages traditionally underrepresented in LMM research. The benchmark offers a robust and nuanced evaluation framework featuring various question formats, including true/false, multiple choice, and open-ended questions, which are further divided into short and long-answer categories. ALM-bench design ensures a comprehensive assessment of a model's ability to handle varied levels of difficulty in visual and linguistic reasoning. To capture the rich tapestry of global cultures, ALM-bench carefully curates content from 13 distinct cultural aspects, ranging from traditions and rituals to famous personalities and celebrations. Through this, ALM-bench not only provides a rigorous testing ground for state-of-the-art open and closed-source LMMs but also highlights the importance of cultural and linguistic inclusivity, encouraging the development of models that can serve diverse global populations effectively. Our benchmark is publicly available.