MoZIP: A Multilingual Benchmark to Evaluate Large Language Models in Intellectual Property

📄 arXiv: 2402.16389v1 📥 PDF

作者: Shiwen Ni, Minghuan Tan, Yuelin Bai, Fuqiang Niu, Min Yang, Bowen Zhang, Ruifeng Xu, Xiaojun Chen, Chengming Li, Xiping Hu, Ye Li, Jianping Fan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-26

期刊: LREC-COLING 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MoZIP基准以评估大语言模型在知识产权领域的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识产权 多语言模型 基准评估 自然语言处理 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在知识产权领域的表现尚未得到充分评估，缺乏专门的基准测试。
  2. 本文提出了MoZIP基准，包含知识产权相关的多项选择测验、问答和专利匹配任务，以评估LLMs的能力。
  3. 实验表明，MoZi模型在多个任务上优于其他知名LLMs，但整体表现仍有提升空间，尤其是与ChatGPT的比较。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中表现出色，但在特定领域（如知识产权领域）的表现尚不明确。本文贡献了一个新的基准——多语言知识产权测验（MoZIP），用于评估LLMs在知识产权领域的能力。MoZIP基准包括三个具有挑战性的任务：知识产权多项选择测验（IPQuiz）、知识产权问答（IPQA）和专利匹配（PatentMatch）。此外，本文还开发了一种新的知识产权导向的多语言大语言模型（MoZi），该模型基于BLOOMZ，并经过多语言知识产权相关文本数据的监督微调。实验结果表明，MoZi在性能上显著优于BLOOMZ、BELLE和ChatGLM，但与ChatGPT相比得分较低。当前LLMs在MoZIP基准上的表现仍有很大提升空间，甚至最强大的ChatGPT也未达到及格水平。源代码、数据和模型可在https://github.com/AI-for-Science/MoZi获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在知识产权领域评估不足的问题。现有方法缺乏针对特定领域的基准，导致LLMs在知识产权任务中的表现难以量化。

核心思路：提出MoZIP基准，设计多项选择测验、问答和专利匹配任务，以全面评估LLMs在知识产权领域的能力。同时，开发MoZi模型，通过多语言知识产权文本数据进行微调，增强模型的专业性。

技术框架：MoZIP基准由三个主要模块组成：IPQuiz、IPQA和PatentMatch。每个模块针对不同的知识产权任务，提供多样化的评估标准。MoZi模型基于BLOOMZ架构，经过针对性的训练，旨在提升在知识产权领域的表现。

关键创新：MoZIP是第一个专注于知识产权领域的多语言评估基准，填补了现有LLMs评估的空白。MoZi模型的设计使其在知识产权任务中具备更强的适应性和准确性。

关键设计：MoZi模型采用了BLOOMZ的基础架构，并在多语言知识产权文本上进行了监督微调。模型的训练过程中，使用了特定的损失函数和参数设置，以优化在知识产权任务中的表现。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MoZi模型在知识产权任务上显著优于BLOOMZ、BELLE和ChatGLM，提升幅度明显。然而，与ChatGPT相比，MoZi的得分仍然较低，表明当前LLMs在MoZIP基准上的表现仍有很大改进空间。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括知识产权法律咨询、专利审查、以及相关的教育和培训。通过提供针对性的评估基准和模型，能够帮助法律专业人士和研究人员更好地理解和应用大型语言模型在知识产权领域的能力，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive performance in various natural language processing (NLP) tasks. However, there is limited understanding of how well LLMs perform in specific domains (e.g, the intellectual property (IP) domain). In this paper, we contribute a new benchmark, the first Multilingual-oriented quiZ on Intellectual Property (MoZIP), for the evaluation of LLMs in the IP domain. The MoZIP benchmark includes three challenging tasks: IP multiple-choice quiz (IPQuiz), IP question answering (IPQA), and patent matching (PatentMatch). In addition, we also develop a new IP-oriented multilingual large language model (called MoZi), which is a BLOOMZ-based model that has been supervised fine-tuned with multilingual IP-related text data. We evaluate our proposed MoZi model and four well-known LLMs (i.e., BLOOMZ, BELLE, ChatGLM and ChatGPT) on the MoZIP benchmark. Experimental results demonstrate that MoZi outperforms BLOOMZ, BELLE and ChatGLM by a noticeable margin, while it had lower scores compared with ChatGPT. Notably, the performance of current LLMs on the MoZIP benchmark has much room for improvement, and even the most powerful ChatGPT does not reach the passing level. Our source code, data, and models are available at \url{https://github.com/AI-for-Science/MoZi}.