EVALUATION METHODOLOGY FOR LARGE LANGUAGE MODELS FOR MULTILINGUAL DOCUMENT QUESTION AND ANSWER

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本文探讨了大型语言模型(LLM)在多语言文档问答中的评估方法,发现将母语上下文和问答翻译成高资源语言能获得最佳效果。研究表明,在多语言场景中使用英语操作效果较好,且GPT-4在该任务中表现出色,特别是在涉及翻译的情况下。

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本文是LLM系列文章,针对《EVALUATION METHODOLOGY FOR LARGE LANGUAGE MODELS FOR MULTILINGUAL DOCUMENT QUESTION AND ANSWER 》的翻译。

多语言文档问答大型语言模型的评价方法

摘要

随着大型语言模型(LLM)的广泛采用,本文研究了这些模型的多语言能力。我们的初步结果表明,将母语上下文、问答翻译成高资源语言产生了最好的结果。

1 引言

2 方法

3 结果

4 结论

我们提出了一种有用的方法来评估LLM在多语言设置中的性能。我们展示了几个场景的结果,这些结果基于为测试内部模型而提出的评估过程,然后将其发布为面向客户的产品的各种组件。这项研究中出现的扩增总结如下:

  • 在多语言场景中,最好用英语操作(如果可能的话)。这引入了额外的成本,无论是通过额外调用LLM进行翻译还是通过使用翻译服务,但全面提高了结果。
  • 各种GPT版本之间存在很大差距。在多语言场景中使用最新模型是合理的。
  • 对于给定的任务来说,自然使用不同语言的数据集要困难得多,但GPT-4提供了不错的结果,尤其是在使用英语(包括翻译)时。
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