FilBench : suite d’évaluation des LLMs pour le filipin Tagalog, Filipino et Cebuano

Aperçu

FilBench est une suite d’évaluation complète conçue pour évaluer systématiquement les capacités des grands modèles de langage (LLMs) pour les langues philipines, en particulier Tagalog, Filipino (forme standardisée de Tagalog) et Cebuano. Elle va au-delà des impressions anecdotiques en évaluant la fluidité, les compétences linguistiques et de traduction, ainsi que la connaissance culturelle sur quatre catégories majeures : connaissance culturelle, NLP classique, compréhension en lecture et génération. Chaque catégorie contient plusieurs tâches (douze au total) et est constituée à partir d’une revue historique de la recherche en NLP sur les langues philippines allant de 2006 à début 2024, en privilégiant le contenu non traduit pour refléter l’usage naturel. Pour synthétiser une métrique représentative, FilBench calcule une moyenne pondérée des scores par catégorie, produisant le FilBench Score. Le cadre tourne sur Lighteval, un framework tout-en-un pour l’évaluation des LLMs, et définit des paires de traduction (anglais vers Tagalog ou Cebuano) pour des termes courants tels que “yes” (oui, oo), “no” (non, hindi) et “true” (vrai, totoo). Des templates permettent d’implémenter des tâches personnalisées alignées sur les capacités à évaluer. FilBench est disponible comme ensemble de tâches communautaires dans le dépôt officiel de Lighteval. En évaluant plus de 20 LLMs de pointe sur FilBench, les auteurs tirent des enseignements pratiques pour les tâches en filipino. Les LLMs SEA spécifiques à la région (SEA-LION et SeaLLM) sont souvent les plus efficaces en termes de paramètres et atteignent des scores FilBench élevés pour les langues cibles, bien que le meilleur modèle SEA spécifique puisse encore être surpassé par des modèles fermés comme GPT-4o. L’ajustement continu avec des données d’instruction spécifiques à SEA donne des gains de 2 à 3 % sur FilBench. Dans les quatre catégories, la génération pose les plus grands défis : difficultés à suivre les instructions de traduction, sorties trop verbeuses et hallucinations d’autres langues au lieu du Tagalog ou du Cebuano. L’infrastructure des Philippines étant limitée, le travail met l’accent sur des solutions accessibles, coût et calcul efficaces. FilBench aide à identifier des modèles sur la frontière de Pareto de l’efficacité, et indique que les modèles à poids ouverts téléchargeables sur HuggingFace sont généralement plus abordables sans sacrifier la performance. Pour les tâches en filipinien, le Llama 4 Maverick est présenté comme une alternative convaincante à GPT-4o. Le classement FilBench est publié dans l’espace HuggingFace pour la transparence et le benchmarking.

Caractéristiques clés

• Portée linguistique : Tagalog, Filipino et Cebuano.
• Quatre catégories majeures : connaissance culturelle, NLP classique, compréhension en lecture et génération.
• 12 tâches avec des métriques agrégées ; FilBench Score calculé via une moyenne pondérée.
• Évaluation via des paires anglais→Tagalog/Cebuano pour des termes courants (oo, hindi, totoo).
• Construit sur Lighteval ; tâches FilBench disponibles comme tâches communautaires dans le dépôt officiel.
• Accent sur le contenu non traduit pour refléter l’usage naturel.
• Évaluation de plus de 20 LLMs ; analyse d’efficacité entre modèles.
• Supposition que les modèles SEA spécifiques sont souvent les plus efficaces en paramètres ; GPT-4o peut les surpasser dans certains cas.
• Gains potentiels de 2–3 % avec un affinage continu des données d’instructions SEA.
• Défis de génération : suivre les instructions de traduction, outputs verbeux, hallucinations linguistiques.
• Focus coût/calcul dû aux contraintes locales ; identification des modèles sur la frontière de Pareto.
• Les modèles open-weight téléchargeables sur HuggingFace peuvent être plus économiques ; Llama 4 Maverick est proposé comme alternative à GPT-4o.
• Le leaderboard FilBench est publié dans l’espace HuggingFace.

Cas d’utilisation courants

• Évaluation systématique des LLMs pour les langues philippines (Tagalog, Filipino, Cebuano).
• Sélection de modèles pour les charges NLP filipines, en équilibrant précision, latence et coût.
• Orientation de la collecte de données et des stratégies de fine-tuning ciblées sur le contenu filipino/SEA.
• Évaluer les modèles nouveaux ou mis à jour par rapport à un benchmark filipin padronisé pour des décisions produit.
• Poser une base de recherche pour le NLP filipin et suivre les progrès.

Configuration et installation (commandes exactes)

# Les commandes exactes de configuration ne sont pas fournies dans la source.
# FilBench est décrit comme un ensemble de tâches communautaires dans le dépôt officiel de Lighteval.

Quick start (exemple minimal exécutable)

• Repérez l’ensemble de tâches FilBench dans le dépôt Lighteval.
• Choisissez un modèle cible (par ex. un modèle SEA spécifique ou un modèle général).
• Exécutez les tâches FilBench avec le modèle choisi et collectez les scores par catégorie.
• Calculez le FilBench Score à partir des scores pondérés et consultez le leaderboard FilBench pour le contexte.
• Utilisez les résultats pour orienter les décisions de sélection de modèle, de collecte de données ou de stratégies de fine-tuning.

Avantages et inconvénients

• Avantages :
• Évaluation systématique et multidimensionnelle adaptée aux langues philippines.
• Couverture de la fluence, de la linguistique, de la traduction et du savoir culturel.
• Compare plus de 20 LLMs et inclut des modèles open-weight et propriétaires.
• Mise en évidence des opportunités d’efficacité via la frontière de Pareto et les modèles SEA spécifiques.
• Leaderboard transparent et reproductible basé sur Lighteval.
• Inconvénients :
• Les tâches de génération restent difficiles, avec des problèmes tels que le non-respect des instructions de traduction et des sorties verbeuses.
• Possibilité d’aléas linguistiques (hallucinations dans d’autres langues).
• Les commandes exactes de configuration ne sont pas détaillées dans la source et nécessitent de consulter le dépôt Lighteval.

Alternatives (comparaison brève)

| Famille de modèle | Caractéristiques | Remarque FilBench |---|---|--- | LLMs open-weight SEA | Souvent les plus efficaces en paramètres pour le filipin | Excellents scores FilBench pour les langues cibles, mais peuvent être surpassés par GPT-4o | GPT-4o (propriétaire) | Base solide et performances élevées | Peut dépasser le meilleur modèle SEA spécifique dans certains cas | Llama 4 Maverick | Alternative intéressante à GPT-4o pour les tâches filipines | Recommandé comme option compétitive | Autres LLMs open-weight | Coût potentiellement plus bas; performances variables | FilBench montre que certaines options coût-efficace existent

Prix ou Licence

Aucune information tarifaire explicite n’est fournie dans la source. FilBench est présenté comme un cadre d’évaluation construit sur Lighteval, avec des références à des modèles open-weight disponibles sur HuggingFace. Les considérations de coût et d’efficacité sont discutées, mais sans termes de licence publiés.

Références

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