据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：阿里巴巴达摩院携手魔搭社区ModelScope，日前隆重发布了一项革命性的多语言基准测试集P-MMEval，旨在全方位评估大型语言模型（LLM）的多语言能力，并进行跨语言迁移能力的深入对比分析。这一全新测试集涵盖了基础与专项能力的高效数据集，确保所选数据集中多语言覆盖的一致性，并提供来自8个不同语族的10种语言的并行样本，包括英语、中文、阿拉伯语、西班牙语、日语、韩语、泰语、法语、葡萄牙语和越南语。P-MMEval的发布正是为了响应在开发和迭代大型语言模型时对精确且一致的评估结果的迫切需求，这对于识别模型的多语言能力和量化性能至关重要。以往的研究主要集中在单一任务评估上，而近期的研究已经提出了一些大规模的多语言多任务评估基准，试图统一多个代表性独立基准任务。然而，这些大规模基准测试集在多语言种类的覆盖上却显得不够一致。P-MMEval通过显著性检验的方法选取可用且合理的基准测试集，整合基础自然语言处理任务与能力特定的评估任务，以确保每个任务在语言覆盖上的一致性，并提供跨语言的平行样本，方便进行可靠的比较。P-MMEval不仅涵盖了两个核心NLP基础任务（生成与理解），还融合了当前LLM的五种核心能力，展现出其任务多样性。同时，在语言多样性方面，P-MMEval成功统一了八个语系的十种不同语言。该数据集已被整合进司南评测体系OpenCompass及EvalScope评测框架，使用这两个框架可以轻松执行评测任务。OpenCompass作为一个开源、高效、全面的大模型评测开放平台，为各种大语言模型和多模态模型提供了一站式评测服务，并定期发布评测结果榜单。P-MMEval也迅速接入OpenCompass评测体系，使用司南OpenCompass开源工具便可完成评测任务。研究人员对多种具有代表性的指令调优模型进行了性能评估，包括闭源模型GPT-4o、Claude-3.5，以及开源模型LLaMA3.1、LLaMA3.2、Qwen2.5等。实验结果显示，除了LLaMA3.2系列外，所有模型的多语言能力均随着规模的增加而显著提升。Qwen2.5在理解和专项能力任务上展现出了卓越的多语言性能，而Gemma2则在生成任务中表现优异。总的来说，闭源模型在整体表现上优于开源模型。P-MMEval的推出为大型模型的多语言能力评估提供了崭新的工具和方法，将有助于推动多语言NLP技术的发展与应用。这一进展无疑为多语言处理领域注入了新的活力。
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