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English(EN) Indi-RomCoM: Code-Mixed Benchmark for Evaluating LLMs on Romanized Indic-English Instructions

新基准揭示 LLM 在罗马化印度-英语代码混合方面存在困难

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个名为 Indi-RomCoM 的新基准已被开发出来，用于评估大型语言模型 (LLM) 理解和处理罗马化代码混合 (RCM) 的能力。RCM 是一种将印度语言与英语混合在罗马字母中的交流方式。研究人员发现，当前的 LLM 在 RCM 指令上的表现明显不佳，随着代码混合密度的增加，性能会下降。然而，与检测任务相比，推理任务的性能下降幅度较小，因为生成的解释提供了关键的上下文。该基准旨在促进更具包容性的多语言人工智能系统的发展。 AI

影响 突出了 LLM 在多语言沟通能力方面的差距，可能推动更具包容性的人工智能系统的发展。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Avisha Das, Mihir Parmar, Mohana Ramnath, Pulkit Verma ·

    Indi-RomCoM：用于评估 LLM 在罗马化印度-英语指令上的代码混合基准

    arXiv:2606.30790v1 Announce Type: cross Abstract: Romanized Code Mixing (RCM), where bilingual speakers fluidly blend local languages with English in Roman script, has emerged as the dominant form of communication across multilingual communities. While Large Language Models (LLMs…

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