Core Concepts
대형 언어 모델의 구성 관계 추론 능력에 대한 평가 결과를 제시하고, 다국어 구성 관계 벤치마크를 소개한다.
Abstract
LLMs의 구성 관계 추론 능력 평가를 위한 다국어 벤치마크 소개
LLMs의 성능 비교 및 다국어 환경에서의 영향 분석
다양한 모델 및 프롬프팅 기술에 대한 실험 결과 제시
관련 연구 및 벤치마크에 대한 참고 자료 포함
Stats
대형 언어 모델의 성능 평가 결과: GPT-4, Llama2 7B/13B, GPT-3, ChatGPT
다국어 벤치마크에서의 정확도: 영어, 프랑스어, 일본어, 한국어, 중국어
Quotes
"대형 언어 모델은 복잡한 구성 관계 질문을 해결하는 데 어려움을 겪고 있습니다."
"다국어 환경에서 언어 모델의 성능은 언어에 상당한 영향을 미칩니다."