Open Ko-LLM Leaderboard: Evaluating Large Language Models in Korean with Ko-H5 Benchmark

本文介绍了Open Ko-LLM Leaderboard和Ko-H5 Benchmark作为评估韩语大型语言模型（LLMs）的重要工具。我们在模仿英语Open LLM Leaderboard的同时，加入了私人测试集，建立了一个强大的评估框架，并已经在韩语LLM社区得到了很好的整合。我们进行了数据泄漏分析，显示了私人测试集的好处，以及Ko-H5基准测试内的相关性研究和Ko-H5分数的时间分析。此外，我们提供了实证支持，证明需要扩大超越设定基准的范围。我们希望Open Ko-LLM Leaderboard为扩大LLM评估设立先例，促进更多的语言多样性。

本论文旨在介绍Open Ko-LLM Leaderboard和Ko-H5 Benchmark作为评估韩语大型语言模型的重要工具。论文试图通过引入私有测试集和借鉴英语Open LLM Leaderboard的做法，建立一个稳健的评估框架，并在韩语LLM社区得到广泛应用。

论文的关键思路是建立一个包括私有测试集的韩语LLM评估框架，并进行数据泄露分析、相关性研究和时间分析。此外，论文还强调了扩大基准测试的必要性，以促进更多的语言多样性。

论文使用Ko-H5 Benchmark进行实验，并提供了数据泄露分析、相关性研究和时间分析的结果。此外，论文开源了Open Ko-LLM Leaderboard和Ko-H5 Benchmark的代码，并提供了详细的实验设计和结果分析。值得深入研究的工作包括如何进一步扩大基准测试以覆盖更多的语言和文化背景。

近期在这个领域中，还有一些相关的研究，例如“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”和“ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators”。