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MUG-Eval: A Proxy Evaluation Framework for Multilingual Generation Capability
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出MUG-Eval框架，旨在解决大型语言模型在资源稀缺语言中的多语言生成评估问题，通过对话任务评估生成能力，提供高效解决方案。
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关键要点
- 本研究提出MUG-Eval框架，旨在解决大型语言模型在资源稀缺语言中的多语言生成评估问题。
- MUG-Eval框架通过将现有基准转变为对话任务来评估LLMs的多语言生成能力。
- 成功率被用作生成成功的代理指标，为多语言生成评估提供了一种强健且资源高效的解决方案。
- 在资源稀缺语言中，评估方法的缺乏使得对大型语言模型的评估变得更加困难。
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