BEnQA: A Question Answering and Reasoning Benchmark for Bengali and English

Core Concepts

BEnQA introduces a dataset for Bengali and English question answering, highlighting disparities in model performance.

Abstract

BEnQA dataset introduced for Bengali and English exam questions. Large Language Models (LLMs) benchmarked, showing performance gaps. Chain-of-Thought prompting beneficial for reasoning questions. Translation aids in answering Bengali questions. Future research directions identified.

Introduction of BEnQA dataset for Bengali and English exam questions.
Performance gap observed between LLMs in Bengali and English.
Chain-of-Thought prompting beneficial for reasoning questions.
Translation helps answer questions in Bengali.
Future research directions identified for improving LLM performance.

Stats

私たちは、いくつかの大規模言語モデル（LLM）を使用して、BEnQAデータセットでベンガル語と英語の質問に対する顕著な性能格差を観察しました。
チェーン・オブ・ソート・プロンプティングは推論問題において有益であることが示されました。
英語の翻訳がベンガル語の質問に回答するのに役立つことが示されました。

Quotes

"Most open-source models do not perform well on Bengali."
"Translation using the same model or more powerful/specialized models would work too."

Key Insights Distilled From

BEnQA

by Sheikh Shafa... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10900.pdf

Deeper Inquiries

どのようにして低リソース言語でLLMのパフォーマンスを向上させるための他の方法が考えられますか？

低リソース言語でLLM（Large Language Models）のパフォーマンスを向上させるためには、以下の方法が考えられます：

データセット拡充: より多くのトレーニングデータを収集し、その言語特有のニュアンスや文化的な要素を反映したデータセットを作成することで、モデルがより適切に学習することが可能です。

転移学習: 高リソース言語から低リソース言語へ知識や能力を転移させる手法を採用することで、モデルの性能向上が期待されます。

ドメイン固有モデル構築: 特定領域に特化したモデル構築やファインチューニングを行うことで、その分野における精度向上が見込まれます。

プロンプティング技術: プロンプティング技術（Chain-of-Thoughtなど）を活用して推論力や理解力を高める方法も効果的です。これにより、問題解決能力や推論能力が強化されます。

自動生成翻訳システム: LLM-generated翻訳は人間による翻訳と同等以上の効果的な結果を提供する場合があります。この自動生成翻訳システムはコスト効率的でありながら十分な品質向上も期待されます。

LLM-generated翻訳は人間による翻訳と同じくらい効果的ですか？

LLM-generated翻訳は一般的に人間による正確性や自然さまでは及びませんが、最近では大きく進歩しています。特定タスクや文脈では十分な品質であったり、迅速かつ費用対効果的だったりします。
本稿でも示唆されている通り、「GPT-4」など高性能モデルは比較的優れた結果を出す可能性もあります。ただし重要なポイントは目標タスク・応用次第で異なり、「GPT-3.5」と「Google Translate」等他手法と比べてみて評価すべきです。

この研究結果は、他の多言語タスクへの影響や応用可能性をどう示唆しますか？

この研究結果から得られた知見は以下点から他多言語タスクへ影響及応用可能性：

多国籍企業: 企業内コミュニケーションからカバー地域市場戦略立案までも含め広範囲利活用可
教育: 複数国籍生徒教育支援, 異文化交流促進
AI開発: 多種類性格AI開発, 様々事例惑わし回遵守

これ以外更多方面展望存在しそちら方面深入掘求必要ございます。