# MalayMMLU Dilancarkan pada 27 September 2024

English | Bahasa Melayu

📄 Penerbitan • GitHub logoKod • 📜 Poster

## Pengenalan MalayMMLU ialah tanda aras kefahaman bahasa pelbagai tugas (Massive Multitask Language Understanding (MMLU) dalam Bahasa Inggeris) pertama untuk Bahasa Melayu. Tanda aras ini merangkumi 24,213 soalan yang meliputi peringkat pendidikan rendah (Tahun 1-6) dan menengah (Tingkatan 1-5) di Malaysia, terdiri daripada 5 topik utama yang dibahagikan kepada 22 subjek.

| **Topik** | **Subjek** | |----------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | **STEM** | Sains Komputer (Menengah), Biologi (Menengah), Kimia (Menengah), Literasi Komputer (Menengah), Matematik (Rendah, Menengah), Matematik Tambahan (Menengah), Reka Bentuk dan Teknologi (Rendah, Menengah), Sains Teras (Rendah, Menengah), Teknologi Maklumat dan Komunikasi (Rendah), Teknologi Automotif (Menengah) | | **Bahasa** | Bahasa Melayu (Rendah, Menengah) | | **Sains Sosial** | Geografi (Menengah), Kajian Tempatan (Rendah), Sejarah (Rendah, Menengah) | | **Lain-lain** | Kemahiran Hidup (Rendah, Menengah), Prinsip Perakaunan (Menengah), Ekonomi (Menengah), Perniagaan (Menengah), Pertanian (Menengah) | | **Kemanusiaan** | Pendidikan Al Quran dan Al Sunnah (Menengah), Pendidikan Islam (Rendah, Menengah), Pengetahuan Sains Sukan (Menengah) | ## Keputusan #### Keputusan Penilaian Zero-shot untuk MalayMMLU (Ketepatan token pertama)
Organisasi Model Visual Ketepatan
Bahasa Kemanusiaan STEM Sains Sosial Lain-lain Purata
Rawak 38.01 42.09 36.31 36.01 38.07 38.02
YTL Ilmu 0.1 87.77 89.26 86.66 85.27 86.40 86.98
OpenAI GPT-4o ✓ 87.12 88.12 83.83 82.58 83.09 84.98
GPT-4 ✓ 82.90 83.91 78.80 77.29 77.33 80.11
GPT-4o mini ✓ 82.03 81.50 78.51 75.67 76.30 78.78
GPT-3.5 69.62 71.01 67.17 66.70 63.73 67.78
Meta LLaMA-3.1 (70B) 78.75 82.59 78.96 77.20 75.32 78.44
LLaMA-3.3 (70B) 78.82 80.46 78.71 75.79 73.85 77.38
LLaMA-3.1 (8B) 65.47 67.17 64.10 62.59 62.13 64.24
LLaMA-3 (8B) 63.93 66.21 62.26 62.97 61.38 63.46
LLaMA-2 (13B) 45.58 50.72 44.13 44.55 40.87 45.26
LLaMA-2 (7B) 47.47 52.74 48.71 50.72 48.19 49.61
LLaMA-3.2 (3B) 58.52 60.66 56.65 54.06 52.75 56.45
LLaMA-3.2 (1B) 38.88 43.30 40.65 40.56 39.55 40.46
Qwen (Alibaba) Qwen 2.5 (72B) 79.09 79.95 80.88 75.80 75.05 77.79
Qwen-2.5 (32B) 76.96 76.70 79.74 72.35 70.88 74.83
Qwen-2-VL (7B) ✓ 68.16 63.62 67.58 60.38 59.08 63.49
Qwen-2-VL (2B) ✓ 58.22 55.56 57.51 53.67 55.10 55.83
Qwen-1.5 (14B) 64.47 60.64 61.97 57.66 58.05 60.47
Qwen-1.5 (7B) 60.13 59.14 58.62 54.26 54.67 57.18
Qwen-1.5 (4B) 48.39 52.01 51.37 50.00 49.10 49.93
Qwen-1.5 (1.8B) 42.70 43.37 43.68 43.12 44.42 43.34
Zhipu GLM-4-Plus 78.04 75.63 77.49 74.07 72.66 75.48
GLM-4-Air 67.88 69.56 70.20 66.06 66.18 67.60
GLM-4-Flash 63.52 65.69 66.31 63.21 63.59 64.12
GLM-4 63.39 56.72 54.40 57.24 55.00 58.07
GLM-4†† (9B) 58.51 60.48 56.32 55.04 53.97 56.87
Google Gemma-2 (9B) 75.83 72.83 75.07 69.72 70.33 72.51
Gemma (7B) 45.53 50.92 46.13 47.33 46.27 47.21
Gemma (2B) 46.50 51.15 49.20 48.06 48.79 48.46
SAIL (Sea) Sailor† (14B) 78.40 72.88 69.63 69.47 68.67 72.29
Sailor† (7B) 74.54 68.62 62.79 64.69 63.61 67.58
Mesolitica MaLLaM-v2.5 Small‡ 73.00 71.00 70.00 72.00 70.00 71.53
MaLLaM-v2.5 Tiny‡ 67.00 66.00 68.00 69.00 66.00 67.32
MaLLaM-v2† (5B) 42.57 46.44 42.24 40.82 38.74 42.08
Cohere for AI Command R (32B) 71.68 71.49 66.68 67.19 63.64 68.47
OpenGVLab InternVL2 (40B) ✓ 70.36 68.49 64.88 65.93 60.54 66.51
Damo (Alibaba) SeaLLM-v2.5† (7B) 69.75 67.94 65.29 62.66 63.61 65.89
Mistral Pixtral (12B) ✓ 64.81 62.68 64.72 63.93 59.49 63.25
Mistral Small (22B) 65.19 65.03 63.36 61.58 59.99 63.05
Mistral-v0.3 (7B) 56.97 59.29 57.14 58.28 56.56 57.71
Mistral-v0.2 (7B) 56.23 59.86 57.10 56.65 55.22 56.92
Microsoft Phi-3 (14B) 60.07 58.89 60.91 58.73 55.24 58.72
Phi-3 (3.8B) 52.24 55.52 54.81 53.70 51.74 53.43
01.AI Yi-1.5 (9B) 56.20 53.36 57.47 50.53 49.75 53.08
Stability AI StableLM 2 (12B) 53.40 54.84 51.45 51.79 50.16 52.45
StableLM 2 (1.6B) 43.92 51.10 45.27 46.14 46.75 46.48
Baichuan Baichuan-2 (7B) 40.41 47.35 44.37 46.33 43.54 44.30
Yellow.ai Komodo† (7B) 43.62 45.53 39.34 39.75 39.48 41.72
Markah tertinggi telah ditebalkan dan markah kedua tertinggi telah digariskan. † menunjukkan LLM yang dilatih dengan dataset Asia Tenggara. †† menunjukkan GLM-4 sumber terbuka. ‡ keputusan daripada https://mesolitica.com/mallam. ## Rujukan ```bibtex @InProceedings{MalayMMLU2024, author = {Poh, Soon Chang and Yang, Sze Jue and Tan, Jeraelyn Ming Li and Chieng, Lawrence Leroy Tze Yao and Tan, Jia Xuan and Yu, Zhenyu and Foong, Chee Mun and Chan, Chee Seng}, title = {MalayMMLU: A Multitask Benchmark for the Low-Resource Malay Language}, booktitle = {Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024}, month = {November}, year = {2024}, } ``` ## Maklumbalas Cadangan dan pendapat (sama ada positif atau negatif) amat dialu-alukan. Sila hubungi dengan menghantar emel ke `cs.chan di um.edu.my`.