FilBench: Suíte de avaliação de LLMs para filipino (Tagalog, Filipino, Cebuano)

Visão geral

FilBench é uma suíte de avaliação abrangente projetada para medir sistematicamente as capacidades de grandes modelos de linguagem (LLMs) para línguas filipinas, com foco em Tagalog, Filipino (a forma padronizada de Tagalog) e Cebuano. Vai além de impressões anedóticas, avaliando fluência, habilidades linguísticas e de tradução, bem como conhecimento cultural em quatro categorias principais: Conhecimento Cultural, PLN Clássico, Compreensão de Leitura e Geração. Cada categoria contém várias tarefas (12 no total) e é curada a partir de uma revisão histórica da pesquisa de PLN entre 2006 e início de 2024, priorizando conteúdo não traduzido para refletir o uso natural. Para sintetizar uma métrica representativa, o FilBench calcula uma média ponderada das pontuações por categoria, gerando o FilBench Score. O conjunto funciona sobre o Lighteval, um framework tudo-em-um para avaliação de LLMs, e define pares de tradução (Inglês para Tagalog ou Cebuano) para termos comuns como “yes” (oo), “no” (hindi) e “true” (totoo). Templates são fornecidos para implementar tarefas personalizadas alinhadas aos objetivos de avaliação. O FilBench está disponível como um conjunto de tarefas comunitárias no repositório oficial do Lighteval. Ao avaliar mais de 20 LLMs de ponta no FilBench, os autores observam padrões práticos para tarefas em filipino. Modelos SEA específicos da região (SEA-LION, SeaLLM) costumam ser os mais eficientes em parâmetros e alcançam altas pontuações no FilBench para as línguas-alvo, embora o melhor modelo SEA específico ainda possa ser superado por modelos fechados como o GPT-4o. A correção contínua com dados de instrução específicos para SEA gera ganhos de 2–3% no FilBench. Em todas as quatro categorias, tarefas de Geração apresentam maiores desafios, com falhas como não seguir instruções de tradução, saídas excessivamente verbosas ou alucinações de outra língua. A infraestrutura filipina limitada reforça a necessidade de soluções com custo e computação eficientes; o FilBench ajuda a identificar modelos na fronteira de eficiência. Modelos de código aberto disponíveis no HuggingFace tendem a ser mais baratos que modelos comerciais sem sacrificar desempenho. Para tarefas em filipino, o Llama 4 Maverick é apresentado como uma alternativa atraente ao GPT-4o. O leaderboard FilBench é publicado no espaço HuggingFace para transparência e benchmarking.

Características principais

Cobertura linguística: Tagalog, Filipino e Cebuano.
Quatro categorias principais: Conhecimento Cultural, PLN Clássico, Compreensão de Leitura e Geração.
12 tarefas com métricas agregadas; FilBench Score calculado como média ponderada.
Avaliação com pares de tradução inglês→tagalog/cebuano para termos comuns (oo, hindi, totoo).
Construído sobre Lighteval; tarefas FilBench disponibilizadas como tarefas comunitárias no repositório oficial.
Foco em conteúdo não traduzido para refletir uso natural.
Avaliação de mais de 20 LLMs; análise de eficiência entre modelos.
Insights sobre modelos SEA específicos e sua eficiência de parâmetros; comparação com GPT-4o.
Ganhos de 2–3% com ajuste fino contínuo com dados de instrução SEA.
Desafios de geração: seguir instruções de tradução, outputs verbosos, alucinações de outras línguas.
Ênfase em custo e computação devido a restrições locais; identificação de modelos na fronteira de eficiência (Pareto).
Modelos de código aberto do HuggingFace podem ser mais baratos; Llama 4 Maverick citado como alternativa ao GPT-4o.
O leaderboard FilBench está disponível no espaço HuggingFace para transparência.

Casos de uso comuns

Avaliação sistemática de LLMs para línguas filipinas (Tagalog, Filipino, Cebuano).
Seleção de modelos para workloads de PLN filipino, equilibrando precisão, latência e custo.
Guia para coleta de dados e estratégias de fine-tuning voltadas a conteúdo filipino/SEA.
Avaliar modelos novos ou atualizados contra um benchmark filipino padronizado para decisões de produto.
Estabelecer uma linha de base de pesquisa para PLN filipino e monitorar o progresso.

Configuração e instalação (comandos exatos)

# A fonte descreve FilBench como tarefas comunitárias no repositório oficial do Lighteval.
# Comandos exatos de configuração/instalação não são fornecidos na fonte.

Quick start (exemplo mínimo executável)

Identifique o conjunto de tarefas FilBench no repositório oficial do Lighteval.
Escolha um modelo alvo (por exemplo, um modelo SEA específico ou um modelo de uso geral).
Rode as tarefas FilBench com o modelo escolhido e colete as pontuações por categoria.
Calcule o FilBench Score a partir das pontuações ponderadas e consulte o leaderboard FilBench para contexto.
Use os resultados para informar decisões sobre seleção de modelo, coleta de dados ou estratégias de ajuste fino para tarefas filipinas.

Prós e contras

Prós:
Avaliação sistemática e multifacetada voltada para línguas filipinas.
Abrange fluência, linguística, tradução e conhecimento cultural.
Permite comparação entre mais de 20 LLMs e entre modelos de código aberto e proprietários.
Ilustra oportunidades de eficiência via fronteira de Pareto e modelos SEA específicos.
Fornece um framework reproduzível baseado em Lighteval e um leaderboard transparente.
Contras:
Tarefas de geração continuam desafiadoras, com questões como seguir instruções de tradução e saídas verbosas.
Possíveis alucinações de outras línguas em geração.
Comandos exatos de configuração não estão na fonte; é necessário consultar o repositório Lighteval.

Alternativas (comparação breve)

| Família de modelos | Características marcantes | Observação relacionada ao FilBench |---|---|--- | LLMs abertos específicos SEA | Frequentemente mais eficientes em termos de parâmetros para tarefas filipinas | Tendem a obter altas notas no FilBench para as línguas-alvo, mas podem ficar atrás do GPT-4o | GPT-4o (proprietário) | Desempenho robusto; baseline forte em várias métricas | Pode superar o melhor modelo SEA específico em alguns casos | Llama 4 Maverick | Sugestão como alternativa ao GPT-4o para tarefas filipinas | Recomendado para workloads filipinas | Outros LLMs abertos | Custo variável; desempenho depende do modelo | FilBench mostra que algumas aberturas são mais custo-efetivas sem grandes perdas

Preços ou Licença

Não há informação de preço explícita no texto. FilBench é descrito como uma estrutura de avaliação construída sobre Lighteval, com menções a modelos de código aberto disponíveis no HuggingFace. O texto discute custo/eficiência, mas não publica termos de licença.