GEMv2: Multilingual NLG Benchmarking in a Single Line of Code
GEMv2: Vícejazyčný NLG Benchmarking v jediném řádku kódu
Year: 2022
Authors: Sebastian Gehrmann, Abhik Bhattacharjee, Abinaya Mahendiran, Alex Wang, Alexandros Papangelis, Aman Madaan, Angelina McMillan-Major, Anna Shvets, Ashish Upadhay, Bingsheng Yao, Bryan Wilie, Chandra Bhagavatula, Chaobin You, Craig Thomson, Cristina Garbacea, Dakuo Wang, Daniel Deutsch, Deyi Xiong, Di Jin, Dimitra Gkatzia, Dragomir R. Radev, Elizabeth Clark, Esin Durmus, Faisal Ladhak, Filip Ginter, Genta Indra Winata, Hendrik Strobelt, Hiroaki Hayashi, Jekaterina Novikova, Jenna Kanerva, Jenny Chim, Jiawei Zhou, Jordan Clive, Joshua Maynez, Joao Sedoc, Juraj Juraska, Kaustubh D. Dhole, Khyati Rangavi Chandu, Laura Perez-Beltrachini, Leonardo F. R. Ribeiro, Lewis Tunstall, Li Zhang, Mahima Pushkarna, Mathias Creutz, Michael White, Mihir Kale, Moussa Kamal Eddine, Nico Daheim, Nishant Subramani, Ondřej Dušek, Paul Pu Liang, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Qi Zhu, Ratish Puduppully, Reno Kriz, Rifat Shahriyar, Ronald Cardenas, Saad Mahamood, Salomey Osei, Samuel Cahyawijaya, Sanja Štajner, Sebastien Montella, Shailza Jolly, Simon Mille, Tahmid Hasan, Tianhao Shen, Tosin Adewumi, Vikas Raunak, Vipul Raheja, Vitaly Nikolaev, Vivian Tsai, Yacine Jernite, Ying Xu, Yisi Sang, Yixin Liu, Yufang Hou

Abstract (English):
Evaluation in machine learning is usually informed by past choices, for example which datasets or metrics to use. This standardization enables the comparison on equal footing using leaderboards, but the evaluation choices become sub-optimal as better alternatives arise. This problem is especially pertinent in natural language generation which requires ever-improving suites of datasets, metrics, and human evaluation to make definitive claims. To make following best model evaluation practices easier, we introduce GEMv2. The new version of the Generation, Evaluation, and Metrics Benchmark introduces a modular infrastructure for dataset, model, and metric developers to benefit from each others work. GEMv2 supports 40 documented datasets in 51 languages. Models for all datasets can be evaluated online and our interactive data card creation and rendering tools make it easier to add new datasets to the living benchmark.

Abstract (Czech):
Vyhodnocování ve strojovém učení je obvykle založeno na minulých rozhodnutích, například na tom, které datové sady nebo metriky použít. Tato standardizace umožňuje rovnocenné porovnávání pomocí žebříčků, ale volby hodnocení se stávají suboptimálními, protože se objevují lepší alternativy. Tento problém se týká zejména generování přirozeného jazyka, které vyžaduje stále se zdokonalující sady datových sad, metrik a lidské hodnocení, aby bylo možné učinit definitivní závěry. Abychom usnadnili sledování nejlepších postupů vyhodnocování modelů, představujeme GEMv2. Nová verze benchmarku pro generování, vyhodnocování a metriky zavádí modulární infrastrukturu pro vývojáře datových sad, modelů a metrik, aby mohli vzájemně využívat své práce. GEMv2 podporuje 40 zdokumentovaných datových sad v 51 jazycích. Modely pro všechny datové sady lze vyhodnocovat online a naše interaktivní nástroje pro tvorbu a vykreslování datových karet usnadňují přidávání nových datových sad do živého benchmarku.