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BLUCK: A Benchmark Dataset for Bengali Linguistic Understanding and Cultural Knowledge

Created by
  • Haebom

저자

Daeen Kabir, Minhajur Rahman Chowdhury Mahim, Sheikh Shafayat, Adnan Sadik, Arian Ahmed, Eunsu Kim, Alice Oh

개요

본 논문은 방글라데시 문화, 역사, 방글라어 언어학 지식을 평가하기 위한 새로운 다중 선택형 질문(MCQ) 데이터셋인 BLUCK을 소개합니다. BLUCK은 대학 및 직업 수준 시험 문제들을 엮어 23개의 범주에 걸쳐 2366개의 MCQ로 구성되어 있습니다. 6개의 독점적 LLM과 3개의 오픈소스 LLM (GPT-4o, Claude-3.5-Sonnet, Gemini-1.5-Pro, Llama-3.3-70B-Instruct, DeepSeekV3 등 포함)을 사용하여 BLUCK의 성능을 벤치마킹한 결과, 모델들이 전반적으로 양호한 성능을 보였지만 방글라어 음운론 영역에서는 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 방글라어의 중간 자원 언어로서의 지위를 시사하며, 방글라데시 문화, 역사, 언어학에 중점을 둔 최초의 MCQ 기반 평가 벤치마크를 제공합니다.

시사점, 한계점

시사점:
방글라어의 문화, 역사, 언어학적 이해를 평가하기 위한 새로운 벤치마크 데이터셋 BLUCK을 제시.
다양한 LLM의 방글라어 이해 능력을 평가하고, 그 강점과 약점을 분석.
방글라어가 중간 자원 언어임을 시사하는 결과 도출.
방글라데시 문화에 중점을 둔 최초의 MCQ 기반 평가 벤치마크 제공.
한계점:
현재 LLM의 방글라어에 대한 성능은 영어와 같은 주요 언어에 비해 여전히 부족.
방글라어 음운론 영역에서 LLM의 성능 저하 확인.
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