FilBench: Suite de evaluación de LLMs para filipino (Tagalog, Filipino y Cebuano)

Visión general

FilBench es una suite de evaluación integral diseñada para evaluar sistemáticamente las capacidades de grandes modelos de lenguaje (LLMs) para las lenguas filipinas, específicamente Tagalog, Filipino (la forma estandarizada de Tagalog) y Cebuano. Va más allá de impresiones anecdóticas, evaluando fluidez, habilidades lingüísticas y de traducción, así como conocimiento cultural en cuatro categorías principales: Conocimiento Cultural, NLP Clásico, Comprensión de Lectura y Generación. Cada categoría contiene múltiples tareas (doce en total) y se curan a partir de una revisión histórica de la investigación en PLN sobre lenguas filipinas desde 2006 hasta principios de 2024, priorizando contenido no traducido para reflejar el uso natural. Para sintetizar una métrica representativa, FilBench calcula un promedio ponderado de las puntuaciones por categoría, dando lugar al FilBench Score. El conjunto se ejecuta sobre Lighteval, un marco todo en uno para la evaluación de LLMs, y define pares de traducción (inglés a Tagalog o Cebuano) para términos comunes como “yes” (oo), “no” (mali), y “true” (verdadero, totoo). Se proporcionan plantillas para implementar tareas personalizadas alineadas con las capacidades evaluadas. FilBench está disponible como un conjunto de tareas comunitarias en el repositorio oficial de Lighteval. Al evaluar más de 20 LLMs de vanguardia en FilBench, los autores observan patrones prácticos para tareas en filipino. Los LLMs SEA específicos de la región (SEA-LION y SeaLLM) tienden a ser los más eficientes en parámetros y logran puntuaciones FilBench altas para las lenguas objetivo; sin embargo, el mejor modelo SEA específico puede ser superado por modelos cerrados como GPT-4o. El ajuste fino continuo con datos de instrucciones específicos para SEA ofrece ganancias de 2–3% en FilBench. En las cuatro categorías, la generación presenta los mayores desafíos: fallos al seguir instrucciones de traducción, salidas excesivamente verbosas y alucinaciones de otros idiomas en lugar de Tagalog o Cebuano. Dada la infraestructura de internet limitada y los ingresos en Filipinas, se priorizan soluciones accesibles, eficientes en costo y cómputo. FilBench ayuda a identificar modelos en la frontera de Pareto de la eficiencia y señala que los modelos de código abierto descargables desde HuggingFace suelen ser más baratos sin sacrificar rendimiento. Para tareas filipinas, se propone que el Llama 4 Maverick es una alternativa atractiva a GPT-4o. El leaderboard FilBench está publicado en el espacio de HuggingFace para transparencia y benchmarking.

Características clave

• Cobertura lingüística: Tagalog, Filipino y Cebuano.
• Cuatro categorías: Conocimiento Cultural, NLP Clásico, Comprensión de Lectura y Generación.
• 12 tareas con métricas agregadas; FilBench Score calculado como media ponderada.
• Evaluación basada en pares inglés→tagalo/cebuano para términos comunes (oo, hindi, totoo).
• Construido sobre Lighteval; tareas FilBench disponibles como tareas comunitarias en el repositorio oficial.
• Enfoque en contenido no traducido para reflejar uso natural.
• Evaluación de más de 20 LLMs; análisis de eficiencia entre modelos.
• Los modelos SEA específicos suelen ser los más eficientes en parámetros; GPT-4o puede superarlos en algunos casos.
• Ganancias de 2–3% con ajuste fino continuo usando datos de instrucción SEA.
• Desafíos de generación: seguir instrucciones de traducción, salidas excesivas, alucinaciones de otros idiomas.
• Enfoque en costo y cómputo por las limitaciones de infraestructura; identificación de modelos en la frontera de Pareto.
• Los modelos de código abierto descargables desde HuggingFace pueden ser más baratos; Llama 4 Maverick se propone como alternativa a GPT-4o.
• El leaderboard FilBench está disponible en el espacio de HuggingFace para transparencia.

Casos de uso comunes

• Evaluación sistemática de LLMs para lenguas filipinas (Tagalog, Filipino y Cebuano).
• Selección de modelos para cargas de PLN filipinas equilibrando precisión, latencia y costo.
• Guía sobre adquisición de datos y estrategias de ajuste fino orientadas al contenido filipino/SEA.
• Evaluar modelos nuevos o actualizados frente a un benchmark filipino estandarizado para decisiones de producto.
• Establecer una línea base de investigación para PLN filipinas y seguir el progreso.

Configuración e instalación (comandos exactos)

# Los comandos exactos de configuración no se proporcionan en la fuente.
# FilBench se describe como un conjunto de tareas comunitarias en el repositorio oficial de Lighteval.

Quick start (ejemplo mínimo ejecutable)

• Identifica el conjunto de tareas FilBench en el repositorio oficial de Lighteval.
• Elige un modelo objetivo (p. ej., un modelo SEA específico o un modelo general).
• Ejecuta las tareas FilBench con el modelo elegido y recoge las puntuaciones por categoría.
• Calcula el FilBench Score a partir de las puntuaciones ponderadas y consulta el leaderboard FilBench para contexto.
• Usa los resultados para informar decisiones sobre selección de modelo, recopilación de datos o estrategias de ajuste fino.

Pros y contras

• Pros:
• Evaluación sistemática y multifacética para lenguas filipinas.
• Cubre fluidez, lingüística, traducción y conocimiento cultural.
• Permite comparar entre más de 20 LLMs y entre modelos de código abierto y propietarios.
• Destaca oportunidades de eficiencia mediante la frontera de Pareto y modelos SEA específicos.
• Leaderboard transparente y reproducible basado en Lighteval.
• Contras:
• Las tareas de generación siguen siendo desafiantes, con problemas de seguir instrucciones de traducción y salidas verbosas.
• Posibles alucinaciones en otros idiomas durante la generación.
• Los comandos exactos de configuración no están detallados en la fuente y requieren consultar el repositorio de Lighteval.

Alternativas (comparación breve)

| Familia de modelo | Características | Nota relacionada con FilBench |---|---|--- | SEA open-weight específicos | A menudo los más eficientes en parámetros para tareas filipinas | Suelen obtener altas puntuaciones FilBench para las lenguas objetivo, pero pueden ser superados por GPT-4o | GPT-4o (cerrado) | Rendimiento sólido y base fuerte | Puede superar al mejor modelo SEA específico en algunos casos | Llama 4 Maverick | Alternativa atractiva a GPT-4o para tareas filipinas | Recomendado como opción competitiva | Otros LLMs open-weight | Costos potencialmente más bajos; rendimiento varía | FilBench sugiere opciones costo-efectivas sin grandes pérdidas

Precios o Licencia

No se ofrece información de precios explícita en la fuente. FilBench se describe como un marco de evaluación construido sobre Lighteval, con referencias a modelos open-weight disponibles en HuggingFace. Se discuten consideraciones de costo y eficiencia, pero no se publican términos de licencia.

Referencias

• https://huggingface.co/blog/filbench