इस शोधपत्र में, हम हिंदी में सादृश्य प्रदर्शन का आकलन करने के लिए एक नया डेटासेट, हिंदी सादृश्य परीक्षण सेट (HATS) प्रस्तुत करते हैं। HATS में भारत सरकार की परीक्षाओं से लिए गए 405 बहुविकल्पीय प्रश्न हैं और इसका उपयोग विभिन्न भाषा मॉडलों के सादृश्य प्रदर्शन का आकलन करने के लिए किया जाता है। इस शोधपत्र में, हम विभिन्न संकेत रणनीतियों और संज्ञानात्मक सिद्धांत पर आधारित एक आधारभूत विचार श्रृंखला दृष्टिकोण का उपयोग करके अत्याधुनिक बहुभाषी एलएलएम का मूल्यांकन करते हैं और हिंदी सादृश्य कार्यों पर मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक विधि सुझाते हैं। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि संकेत रणनीति की परवाह किए बिना, अंग्रेजी संकेतों का उपयोग करने पर मॉडल प्रदर्शन सर्वोत्तम होता है। यह अध्ययन हिंदी में एलएलएम तर्क प्रदर्शन के आकलन के लिए संसाधनों की गंभीर कमी को संबोधित करता है।
