A Chinese Instruction-Following Benchmark for Evaluating the Generalizability of Large Language Mode
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本文是LLM系列文章，针对《CIF-Bench: A Chinese Instruction-Following Benchmark for Evaluating the Generalizability of Large Language Models》的翻译。
CIF基准：评估大型语言模型泛化能力的汉语指令遵循基准
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 挑战性的语文指令遵循基准
- 4 实验
- 5 结果分析
- 6 结论
- 局限性
摘要
大型语言模型（LLM）的进步通过以下说明增强了在各种看不见的自然语言处理（NLP）任务中进行泛化的能力。然而，在中文等资源匮乏的语言中，它们的有效性往往会降低，数据泄露带来的偏见评估加剧了这种情况，使人们怀疑它们在新的语言领域的真实可推广性。作为回应，我们介绍了汉语指令跟随基准（CIF-Bench），旨在评估LLM对汉语的零样本可推广性。CIF Bench由150个任务和15000个输入输出对组成，由母语人士开发，用于测试20个类别的复杂推理和中国文化的细微差别。为了减轻评估偏差，我们只公开发布了一半的数据集，其余的数据集保密，并引入了多样化的指令来最大限度地减少得分差异，共有45000个数据实例。我们对28个选定的LLM的评估显示出明显的性能差距，最佳模型的得分仅为52.9%，这突出了LLM在不太熟悉的语言和任务环境中的局限性。这项工作旨在揭示LLM在处理中文任务方面的当前局限性，利用发布的数据和基准，推动开发更具文化信息和语言多样性的模型。
1 引言
2 相关工作
3 挑战性的语文指令遵循基准
4 实验
5 结果分析
6 结论
总之，CIF Bench不仅揭示了当前LLM在处理汉语指令后续任务的复杂性方面的局限性，而且为LLM可推广性研究的未来发展提供了一个基础平台。通过这项工作，我们的目标是促进更具适应性、文化意识和语言多样性的语言模型的发展，能够真正理解人类语言的全球织锦并与之互动。
局限性
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