Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

MaXIFE: Multilingual and Cross-lingual Instruction Following Evaluation

Created by
  • Haebom

저자

Yile Liu, Ziwei Ma, Xiu Jiang, Jinglu Hu, Jing Chang, Liang Li

개요

본 논문은 다국어 및 교차 언어 환경에서의 지시사항 따르기 능력 평가를 위한 종합적인 벤치마크인 MaXIFE를 제시합니다. MaXIFE는 23개 언어에 걸쳐 1,667개의 검증 가능한 지시사항 작업을 포함하며, 규칙 기반 평가와 모델 기반 평가를 통합하여 효율성과 정확성을 모두 고려합니다. 여러 주요 상용 및 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)을 평가하여 향후 비교를 위한 기준 결과를 설정하고, 다국어 지시사항 따르기 평가를 위한 표준화된 도구를 제공하여 자연어 처리 연구 및 개발을 발전시키는 것을 목표로 합니다.

시사점, 한계점

시사점: 다국어 및 교차 언어 환경에서의 LLM 지시사항 따르기 능력 평가를 위한 표준화된 벤치마크 제공. 규칙 기반 및 모델 기반 평가의 통합을 통한 효율성 및 정확성 향상. 다양한 LLM들의 성능 비교를 위한 기준선 제시. 향후 연구 및 개발에 대한 방향 제시.
한계점: 현재 벤치마크에 포함된 23개 언어 및 1,667개 작업의 대표성에 대한 추가 검토 필요. 평가 방식의 한계로 인해 LLM의 세부적인 지시사항 이해 능력에 대한 심층적인 분석이 제한적일 수 있음. 특정 언어 또는 작업 유형에 대한 편향 가능성 존재.
👍