IrokoBench: Ein neuer Benchmark für afrikanische Sprachen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit bekommen, weil sie menschliche Sprache verstehen und generieren können. Aber die meisten dieser Modelle funktionieren am besten mit Sprachen, für die viele Daten verfügbar sind, wie Englisch und Französisch. Das bedeutet, dass viele afrikanische Sprachen, die oft weniger Online-Text und Ressourcen haben, nicht so gut abschneiden. Um dieses Problem zu lösen, stellen wir IrokoBench vor, ein neues Benchmark, das speziell zur Bewertung von grossen Sprachmodellen in afrikanischen Sprachen entwickelt wurde.

#Das Problem mit aktuellen LLMs

Die wachsende Nutzung von LLMs hat zu beeindruckenden Ergebnissen in verschiedenen Aufgaben geführt, wie Chat-Anwendungen, Programmierung und Beantwortung von Fragen. Diese Modelle konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf Sprachen mit vielen Ressourcen. Diese Einschränkung führt zu einer schlechten Leistung bei Sprachen, die nicht die gleiche Menge an Trainingsdaten haben. Ausserdem werden aktuelle Bewertungen oft in Englisch oder anderen ressourcenstarken Sprachen durchgeführt, was die Fähigkeiten von LLMs in weniger gesprochenen Sprachen nicht fair widerspiegelt.

Während einige Bemühungen unternommen wurden, Bewertungstools für afrikanische Sprachen zu erstellen, konzentrieren sich die meisten davon auf einfachere Aufgaben oder spezifische Bereiche wie maschinelle Übersetzung. Dadurch fehlen die komplexen Denk- und Frage-Antwort-Fähigkeiten, die wir benötigen, um die Modelle genau zu beurteilen. Selbst wenn Bewertungen afrikanische Sprachen einbeziehen, stützen sie sich oft auf maschinelle Übersetzungen bestehender englischer Benchmarks, was zu Ungenauigkeiten führen kann.

#Einführung von IrokoBench

Um ein umfassenderes Bewertungstool für afrikanische Sprachen zu schaffen, präsentieren wir IrokoBench. Dieses neue Benchmark umfasst einen Datensatz, der für 16 verschiedene afrikanische Sprachen menschlich übersetzt wurde. Der Datensatz deckt drei Arten von komplexen Aufgaben ab: natürliche Sprachinferenz (NLI), Mathematisches Denken und Multiple-Choice-Wissen basierte Frage-Antworten (QA). Durch die Verwendung menschlicher Übersetzungen anstelle von maschinellen Übersetzungen wollen wir eine genauere Bewertung bieten, wie gut LLMs in afrikanischen Sprachen abschneiden.

#Bewertung von LLMs mit IrokoBench

Wir haben mehrere offene und proprietäre grosse Sprachmodelle mit IrokoBench bewertet. Die Bewertung umfasste drei Einstellungen: Zero-Shot, Few-Shot und Translate-Test. Im Zero-Shot-Setting versuchten Modelle, Fragen ohne vorherige Beispiele zu beantworten. Im Few-Shot-Setting gab es ein paar Beispiele, von denen die Modelle lernen konnten, bevor sie antworteten. Die Translate-Test-Methode beinhaltete die Übersetzung von Testfragen ins Englische vor der Bewertung, um zu messen, wie gut englischzentrierte Modelle mit afrikanischen Sprachen umgehen können.

Unsere Bewertungen zeigten eine signifikante Leistungsdifferenz zwischen ressourcenstarken und ressourcenschwachen Sprachen. Zum Beispiel hatte das bestplatziertes offene Modell Schwierigkeiten, überhaupt 60% der Leistung des besten proprietären Modells bei afrikanischen Sprachen zu erreichen.

#Aufgaben, die von IrokoBench abgedeckt werden

#Natürliche Sprachinferenz (NLI)

Bei der natürlichen Sprachinferenz erhalten Modelle zwei Sätze - eine Prämisse und eine Hypothese - und müssen bestimmen, ob die Hypothese basierend auf der Prämisse wahr, falsch oder unsicher ist. Diese Aufgabe ist entscheidend für die Bewertung der Fähigkeit eines Modells, Beziehungen zwischen Aussagen zu verstehen.

#Mathematisches Denken

Aufgaben zum mathematischen Denken bestehen darin, Textaufgaben zu lösen, bei denen grundlegende mathematische Fähigkeiten angewendet werden müssen. Diese Fragen können von einfachen Berechnungen bis hin zu komplexerem Denken mit mehreren Schritten reichen.

#Multiple-Choice-Wissen basiertes Frage-Antworten (QA)

Bei der Multiple-Choice-QA beantworten Modelle Fragen basierend auf allgemeinem Wissen. Die Fragen variieren von einfachen Fakten bis hin zu spezialisierterem Wissen in Bereichen wie Recht und Medizin. Diese Aufgabe hilft, die Fähigkeit des Modells zu bewerten, relevante Informationen zu verstehen und bereitzustellen.

#Datensammlungsprozess

#Übersetzung

Um den IrokoBench-Datensatz zu erstellen, haben wir professionelle Übersetzer rekrutiert, die Materialien aus dem Englischen in die 16 afrikanischen Sprachen, auf die wir uns konzentrierten, übersetzt haben. Dieser Übersetzungsprozess dauerte etwa zwei Monate. Wir haben sichergestellt, dass jeder Übersetzer für seine Arbeit entlohnt wurde.

#Qualitätskontrolle

Um einen hohen Standard für unsere Übersetzungen aufrechtzuerhalten, haben wir Massnahmen zur Qualitätskontrolle getroffen. Sprachkoordinatoren überprüften die Übersetzungen und korrigierten eventuelle Fehler. Wir haben auch Qualitätsbewertungsscores berechnet, indem wir ein Mass verwendet haben, das die Übersetzungsgenauigkeit bewertet.

#LLMs, die für die Bewertung verwendet wurden

Wir haben eine Mischung aus offenen und proprietären LLMs auf IrokoBench bewertet. Offen Modelle umfassten solche, die speziell für mehrsprachige Aufgaben entwickelt wurden. Proprietäre Modelle haben in früheren Studien eine insgesamt bessere Leistung gezeigt. Die Fähigkeit jedes Modells, mit afrikanischen Sprachen umzugehen, variierte, wobei einige in Englisch gut abschnitten, aber in anderen Sprachen schlecht abschnitten.

#Bewertungsmethoden

Unsere Bewertung umfasste zwei Hauptansätze: In-Language-Bewertung und Translate-Test-Bewertung. Bei der In-Language-Bewertung arbeiteten Modelle direkt mit afrikanischen Sprachen, während die Translate-Test-Bewertung die Übersetzung der Testsätze ins Englische vorher beinhaltete. Beide Methoden lieferten unterschiedliche Einblicke in die Fähigkeiten der Modelle.

#Ergebnisse der Bewertung

#Leistungsunterschiede

Unsere Ergebnisse zeigten, dass es eine signifikante Leistungsdifferenz zwischen ressourcenstarken Sprachen wie Englisch und ressourcenschwachen afrikanischen Sprachen gibt. Die leistungsstärksten Modelle für afrikanische Sprachen erreichten nicht die gleiche Erfolgsquote wie für Englisch. Das zeigt uns, dass noch viel zu tun ist, um die Leistung von LLMs bei afrikanischen Sprachen zu verbessern.

#Vergleich von offenen und proprietären Modellen

Wir stellten fest, dass proprietäre Modelle in unseren Benchmarks konsequent bessere Leistungen erzielten als offene Modelle. Das wirft Fragen zum Zugang und zur Entwicklung solcher Modelle auf. Während proprietäre Modelle einige Vorteile zeigten, hatten sie auch Herausforderungen aufgrund der begrenzten Daten, die für afrikanische Sprachen verfügbar sind.

#Auswirkungen unserer Ergebnisse

Unsere Ergebnisse heben den Bedarf an gezielten Anstrengungen hervor, um die Entwicklung und Anpassung von Sprachmodellen für afrikanische Sprachen zu unterstützen. Da diese Sprachen in der NLP-Forschung oft unterrepräsentiert sind, gibt es einen dringenden Bedarf, sicherzustellen, dass zukünftige Modelle eine breitere Palette von Sprachen abdecken, insbesondere solche mit geringer Online-Präsenz und Ressourcen.

#Einschränkungen von IrokoBench

Trotz der Vorteile, die IrokoBench bietet, gibt es Einschränkungen im Datensatz. Erstens könnten die menschlichen Übersetzungen einige Vorurteile oder Inkonsistenzen enthalten. Darüber hinaus deckt das Benchmark derzeit nur einen Teil der afrikanischen Sprachen ab und schliesst andere wie nilo-saharanische oder khoisanische Sprachen nicht ein.

#Zukünftige Arbeiten

Wir hoffen, dass IrokoBench weiter wächst und in Zukunft zusätzliche afrikanische Sprachen und Dialekte berücksichtigt. Durch die Erweiterung des Umfangs unseres Benchmarks möchten wir die Repräsentation afrikanischer Sprachen in der NLP-Landschaft verbessern. Wir planen auch, unsere Bewertungsmethoden zu verfeinern, um im Laufe der Zeit genauere Bewertungen sicherzustellen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass IrokoBench ein wichtiges Werkzeug zur Bewertung grosser Sprachmodelle in afrikanischen Sprachen darstellt. Mit seinem Fokus auf komplexe Aufgaben und menschliche Übersetzungen bietet es eine bessere Bewertung, wie LLMs in einem vielfältigen sprachlichen Kontext funktionieren. Diese Arbeit zielt darauf ab, die Leistungsdifferenz zwischen ressourcenstarken und ressourcenschwachen Sprachen zu überbrücken und den Weg für bessere Modelle und Werkzeuge in der Zukunft zu ebnen.

#Verwandte Arbeiten

Die Bewertung der mehrsprachigen Fähigkeiten grosser Sprachmodelle hat beträchtliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Afrikanischen ressourcenschwachen Sprachen bleibt jedoch deutlich unterrepräsentiert. Während einige Arbeiten zur Schaffung von Benchmarks und Tools beigetragen haben, konzentrieren sie sich hauptsächlich auf einfachere Aufgaben. Unsere Forschung zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem wir ein Benchmark einführen, das komplexes Denken und vielfältige Aufgaben speziell für afrikanische Sprachen betont.

#Die Bedeutung der mehrsprachigen Bewertung

Da wir weiterhin an fortschrittlicheren Sprachmodellen arbeiten, wird es wichtig, ihre Fähigkeiten über ein breites Spektrum von Sprachen zu bewerten. Das stellt sicher, dass die Modelle, die wir erstellen, nicht nur in wenigen dominierenden Sprachen leistungsstark sind, sondern auch den Gemeinschaften dienen können, die weniger weit verbreitete Sprachen sprechen. Das Ziel ist es, Modelle zu schaffen, die für alle zugänglich und vorteilhaft sind, unabhängig von der Sprache.

#Fazit und Aufruf zum Handeln

Abschliessend hebt unsere Arbeit zu IrokoBench den dringenden Bedarf an der Entwicklung und Bewertung von Sprachmodellen für afrikanische Sprachen hervor. Wir ermutigen Forscher, Entwickler und Organisationen, in diesem Bereich zu investieren, um Innovation und Fortschritt zu fördern, die alle Sprachen einbeziehen. Indem wir die Sprachen, die von Millionen gesprochen werden, priorisieren, können wir sicherstellen, dass Technologie einer Vielzahl von Gemeinschaften auf der ganzen Welt zugutekommt.