Avaliando LLMs para Geração de Dados em Indonésio e Sundanês

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) estão sendo usados agora para criar dados para treinar e testar sistemas de IA. Uma grande questão é se esses modelos conseguem produzir dados de perguntas e respostas de qualidade que reflitam o conhecimento e cultura locais, especialmente para línguas que não são muito usadas, como indonésio e sundanês. Este texto analisa o quão bem os LLMs conseguem gerar conjuntos de dados de perguntas e respostas de senso comum nessas línguas.

#Propósito do Estudo

O objetivo deste trabalho é ver se os LLMs atuais conseguem produzir dados de perguntas e respostas de senso comum que sejam precisos em linguagem e relevantes para a cultura indonésia. Focamos na língua indonésia, que é amplamente compreendida em toda a Indonésia, além do sundanês, uma língua local falada em partes de Java Ocidental.

Fizemos várias contribuições com nossa pesquisa:

1. Criamos um novo conjunto de dados para perguntas e respostas de senso comum em indonésio e sundanês usando diferentes métodos, tanto com LLMs quanto com input humano.
2. Analisamos quão bem os LLMs conseguem gerar conjuntos de dados culturalmente relevantes.

#Criação do Conjunto de Dados

Para criar nossos conjuntos de dados, usamos uma mistura de métodos gerados por máquinas e métodos gerados por humanos.

#Métodos Usados

1. Adaptação de Dados Automática: Adaptamos conjuntos de dados de perguntas em inglês existentes para indonésio e sundanês.
2. Geração de Dados Manual: Falantes nativos criaram perguntas e respostas baseadas em seu conhecimento.
3. Geração de Dados Automática: Os LLMs geraram dados com base nas categorias e conceitos fornecidos por anotadores humanos.

Cada método produziu resultados diferentes, e analisamos tanto a qualidade quanto a relevância cultural da saída.

#Desafios com Línguas de Baixos Recursos

Um desafio com línguas como o sundanês é que muitas vezes não há dados existentes suficientes para criar conjuntos de dados confiáveis. Os LLMs têm mais dificuldade com essas línguas em comparação com línguas mais populares como o inglês.

Nossa pesquisa mostra que, enquanto os LLMs, especificamente o GPT-4 Turbo, conseguem gerar perguntas significativas em indonésio, eles têm dificuldade com o sundanês. Isso destaca a diferença de desempenho entre línguas com níveis variados de recursos disponíveis.

#Análise do Conjunto de Dados

Criamos um total de 4.416 perguntas e respostas para indonésio e 4.537 para sundanês. Analisamos vários aspectos desses conjuntos de dados para avaliar sua qualidade.

#Qualidade dos Dados Gerados

Na nossa análise, olhamos para fatores de qualidade como precisão dos conceitos, qualidade das perguntas e as opções dadas para as respostas.

1. Análise de Conceito: Avaliamos como os conceitos foram adaptados para indonésio e sundanês. Descobrimos que os conceitos foram adaptados corretamente na maior parte para indonésio, mas houve mais erros na adaptação para o sundanês.

2. Qualidade das Perguntas: Avaliamos as perguntas com base em critérios rigorosos, medindo quantas perguntas tinham erros. As perguntas em indonésio tiveram boas pontuações, enquanto as perguntas em sundanês tiveram muitas questões.

3. Opções de Resposta: A qualidade das opções de resposta também foi examinada. Os LLMs produziram opções melhores em comparação com as opções geradas por humanos, mas ainda havia uma grande diferença na qualidade entre as línguas.

#Dados Humanos vs. Dados de LLM

Comparamos o desempenho dos dados gerados por LLM com os dados gerados por humanos. Enquanto os LLMs tiveram um desempenho melhor em seus próprios conjuntos de dados gerados, eles lutaram com conhecimentos novos e únicos que estavam presentes nos dados gerados por humanos.

#Descobertas e Observações

#Insights da Geração de Dados Manual

Durante a geração manual de dados, descobrimos vários pontos interessantes. Muitas perguntas eram excessivamente gerais, enquanto outras continham elementos subjetivos.

Notamos que as respostas muitas vezes conflituavam entre os anotadores, especialmente para os dados indonésios. Isso pode ser devido a diferenças nos contextos locais e como eles influenciaram a percepção e o conhecimento.

#Variação do Conhecimento

As diferenças no conhecimento entre os anotadores de várias regiões contribuíram para variações nos dados que eles criaram. Isso enfatiza ainda mais o contexto cultural que existe dentro de uma língua.

#Desempenho dos LLMs

Testamos vários LLMs para ver como eles se saíram em nossos conjuntos de dados. Nossas descobertas indicam que modelos proprietários como o GPT-4 Turbo geralmente superaram outros modelos, enquanto os modelos de língua indonésia se saíram melhor do que os modelos treinados apenas com dados em inglês.

#Diferenças de Desempenho

Uma diferença de desempenho notável estava presente entre os conjuntos de dados de indonésio e sundanês. Os LLMs enfrentaram mais desafios para responder perguntas em sundanês, indicando que eles precisam de mais treinamento para entender as nuances dessa língua de forma eficaz.

#Perguntas de Múltipla Escolha vs. Perguntas Abertas

Como nosso conjunto de dados continha perguntas de múltipla escolha, queríamos avaliar o desempenho dos LLMs em situações abertas. Os testes revelaram que os modelos tiveram dificuldades com perguntas abertas, que eram mais desafiadoras do que o formato de múltipla escolha.

#Implicações para Outras Línguas

Nosso estudo ilustra que, embora os LLMs possam gerar dados para indonésio e sundanês, os resultados indicam possíveis dificuldades ao trabalhar com línguas ainda menos comuns na Indonésia. Línguas de baixos recursos podem enfrentar obstáculos significativos ao tentar capturar nuances culturais.

#Limitações do Estudo

Existem limitações em nosso estudo, principalmente devido ao foco apenas nas línguas indonésia e sundanês. Os anotadores eram principalmente de Java e Bali, o que pode levar a um viés no conjunto de dados.

Além disso, o formato que escolhemos, baseado em conjuntos de dados em inglês, forneceu uma maneira mais simples de avaliar resultados, mas também limitou a complexidade das perguntas geradas.

#Considerações Éticas

Tomamos medidas para garantir que perguntas prejudiciais ou ofensivas não fossem incluídas nos conjuntos de dados. O trabalho foi revisado para atender aos padrões éticos, e todos os anotadores foram compensados de forma justa.

#Conclusão

Esta pesquisa ilumina a capacidade dos LLMs de gerar conjuntos de dados de perguntas e respostas culturalmente relevantes para as línguas indonésia e sundanês. Embora os LLMs possam produzir resultados decentes em indonésio, eles ainda têm dificuldades com o sundanês, apontando para a necessidade de mais desenvolvimento nessa área.

As descobertas reforçam a importância de criar recursos de alta qualidade para línguas de baixos recursos para garantir que elas não sejam negligenciadas nas aplicações modernas de IA. Este estudo serve como um ponto de partida, mostrando que os LLMs precisam de mais trabalho para entender e gerar de forma eficaz dados que reflitam contextos culturais em línguas diversas.