AC-EVAL: Evaluating Ancient Chinese Language Understanding in Large Language Models

Core Concepts

AC-EVAL bewertet das Verständnis von antikem Chinesisch in großen Sprachmodellen.

Abstract

AC-EVAL wurde entwickelt, um das Verständnis von antikem Chinesisch in großen Sprachmodellen zu bewerten. Es umfasst 13 Aufgaben, die sich auf historische Fakten, Geographie, soziale Bräuche, Kunst, Philosophie, klassische Poesie und Prosa konzentrieren. Die Bewertung zeigt Verbesserungspotenzial, insbesondere im Bereich des Verständnisses von antiken Texten. Große Modelle wie ERNIE-Bot 4.0 und GLM-4 zeigten Genauigkeiten von über 70%. Chinesische Modelle übertreffen englische Modelle im antiken Chinesisch. Die Ergebnisse betonen die einzigartige Herausforderung, die antikes Chinesisch für Modelle wie GPT-4 darstellt.
Allgemeine Historische Kenntnisse

Modelle zeigen hohe Genauigkeit, da sie auf Fakten basieren.
GPT-4 und ERNIE-Bot 4.0 führen in dieser Kategorie.
Kurzes Textverständnis

Modelle erzielen höhere Genauigkeit als bei langen Texten.
Yi-34B-Chat zeigt bemerkenswerte Parameter-Effizienz.
Langtextverständnis

Modelle erzielen niedrigere Genauigkeit in dieser Kategorie.
Große Modelle wie GLM-4 und Qwen-max zeigen Verbesserungspotenzial.

Stats

In unserer Bewertung erzielten ERNIE-Bot 4.0 und GLM-4 Genauigkeiten von über 70%.
Chinesische LLMs übertreffen englische Modelle im antiken Chinesisch.

Quotes

"AC-EVAL zielt darauf ab, die Entwicklung von LLMs im Verständnis und in der Bildung des antiken Chinesisch voranzutreiben."

Key Insights Distilled From

AC-EVAL

by Yuting Wei,Y... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06574.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Integration von generativen Aufgaben die Bewertung von LLMs verbessern?

Die Integration von generativen Aufgaben in die Bewertung von Large Language Models (LLMs) könnte die Bewertung verbessern, indem sie die Fähigkeit der Modelle zur Erzeugung von Texten und zur kreativen Anwendung ihres Wissens testet. Generative Aufgaben erfordern nicht nur das Verständnis von Informationen, sondern auch die Fähigkeit, diese Informationen in eigenen Worten wiederzugeben. Durch die Integration solcher Aufgaben können wir die tatsächliche Fähigkeit der Modelle zur Anwendung ihres Wissens und zur Erzeugung von sinnvollen Texten überprüfen, was ein tieferes Verständnis ihrer Leistung ermöglicht.

Welche Auswirkungen hat die Spezifität der Aufgaben in AC-EVAL auf die Leistung der Modelle?

Die Spezifität der Aufgaben in AC-EVAL hat verschiedene Auswirkungen auf die Leistung der Modelle. Da die Aufgaben in AC-EVAL sich auf das Verständnis von fragmentiertem Wissen und tiefem Verständnis des antiken Chinesisch, einschließlich kultureller, historischer Hintergründe und sprachlicher Strukturen konzentrieren, kann dies zu einer einzigartigen Herausforderung führen, bei der Few-Shot-Lernen möglicherweise nicht den gleichen Nutzen bietet. Die spezifischen Anforderungen der Aufgaben erfordern ein breites Verständnis und tiefe Kompetenz, was die Modelle vor einzigartige Herausforderungen stellt und möglicherweise die Leistung beeinflusst.

Inwiefern könnte die Einbeziehung von menschlichen Bewertungsstandards die Bewertung von LLMs in antikem Chinesisch verbessern?

Die Einbeziehung von menschlichen Bewertungsstandards könnte die Bewertung von LLMs in antikem Chinesisch verbessern, indem sie qualitative Aspekte der linguistischen und kulturellen Kompetenz der Modelle berücksichtigt. Menschliche Bewertungsstandards könnten dazu beitragen, die Tiefe des Verständnisses, die kulturelle Sensibilität und die Kontextsensitivität der Modelle im Vergleich zu den Erkenntnissen von Experten für antikes chinesisches Literatur zu bewerten. Während die AC-EVAL-Benchmark quantitative Bewertungen der LLM-Leistung bietet, könnte die Einbeziehung menschlicher Bewertungsstandards dazu beitragen, die qualitativen Dimensionen der linguistischen und kulturellen Kompetenz zu erfassen, die für die Analyse antiker chinesischer Texte entscheidend sind.