Umfassende Bewertung leistungsstarker Sprachmodelle über Sprachen, Modalitäten, Modelle und Aufgaben hinweg

Diese Studie führt eine gründliche Bewertung der nicht-englischen Fähigkeiten von State-of-the-Art-Sprachmodellen durch, indem sie sie auf dem gleichen Satz mehrsprachiger Datensätze vergleicht. Der Benchmark umfasst 22 Datensätze, die 83 Sprachen abdecken, darunter auch ressourcenarme afrikanische Sprachen. Die Experimente zeigen, dass größere Modelle wie GPT-4, Gemini-Pro und PaLM2 kleinere Modelle auf verschiedenen Aufgaben übertreffen, insbesondere bei ressourcenarmen Sprachen.