Как оценивать диалекты в языковых моделях: практическое руководство по бенчмарку Alyah

Почему стандартные бенчмарки врут про диалекты

Откройте любой популярный бенчмарк - MMLU, HellaSwag, GSM8K. Все они на английском. Даже если есть арабская версия, это почти всегда Modern Standard Arabic (MSA) - литературный стандарт, на котором никто не говорит в быту. Арабские диалекты отличаются от MSA сильнее, чем итальянский от латыни.

Emirati Arabic (диалект ОАЭ) - это не просто акцент. Другая лексика, другая грамматика, другие синтаксические конструкции. Модель, блестяще проходящая тесты на MSA, может полностью провалиться на диалекте. И самое обидное - вы об этом даже не узнаете, потому что стандартные метрики этого не покажут.

Что такое Alyah и почему он ломает систему

Alyah - первый специализированный бенчмарк для оценки понимания Emirati Arabic. Не перевод, не транслитерация, а именно понимание диалекта в его естественной форме. Разработан командой из ОАЭ и выложен на Hugging Face в начале 2026 года.

Главное отличие от других бенчмарков - Alyah не просто переводит английские задачи на арабский. Каждый пример создан носителями диалекта, отражает реальные ситуации общения и содержит культурные отсылки, которые не существуют в MSA.

Как запустить Alyah: от установки до интерпретации результатов

1 Установка и настройка окружения

Первая ошибка - пытаться запустить Alyah в среде, настроенной только для английского. Арабский требует правильной обработки Unicode и направления текста (RTL).

# НЕПРАВИЛЬНО - стандартная установка
pip install transformers datasets

# ПРАВИЛЬНО - с поддержкой арабского
pip install transformers[torch] datasets arabic-reshaper python-bidi
pip install evaluate  # для метрик

Arabizer нужен для нормализации арабского текста - удаления диакритических знаков, стандартизации форм букв. Без этого одна и та же фраза в разных кодировках будет восприниматься моделью как разный текст.

2 Загрузка датасета и подготовка модели

Alyah доступен на Hugging Face. Но просто загрузить датасет недостаточно - нужно понять его структуру.

from datasets import load_dataset

# Загружаем Alyah
dataset = load_dataset("UAE-AI-Institute/alyah-benchmark", "emirati_arabic")

# Структура датасета:
# - train: 5000 примеров
# - validation: 1000 примеров  
# - test: 1000 примеров (без ответов для объективности)

# Каждый пример содержит:
# context: текст на диалекте
# question: вопрос на диалекте
# options: варианты ответов (A-D)
# answer: правильный ответ (только в train/validation)

3 Настройка модели для диалекта

Большинство арабских LLM обучаются в основном на MSA. Для работы с диалектами нужна тонкая настройка или хотя бы правильный промптинг.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Загружаем модель - например, Jais-30B или Arabic-LLaMA-13B
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("inception-mbzuai/jais-30b-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "inception-mbzuai/jais-30b-v2",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# Ключевой момент: устанавливаем язык в промпте
# Без этого модель может пытаться "переводить" диалект в MSA
dialect_prompt = "\nأجب باللهجة الإماراتية:\n"  # "Ответь на эмиратском диалекте:"

# Альтернатива для моделей, поддерживающих чат-формат
chat_prompt = [
    {"role": "system", "content": "أنت مساعد يتحدث اللهجة الإماراتية بطلاقة."},
    {"role": "user", "content": "السؤال هنا..."}
]

Некоторые модели, вроде Falcon-H1-Arabic, имеют гибридную архитектуру, специально разработанную для арабского языка. О них я писал в статье про Falcon-H1-Arabic. Такие модели часто показывают лучшие результаты на диалектах, потому что их архитектура изначально учитывает особенности арабского.

4 Запуск оценки и вычисление метрик

Здесь большинство совершают фатальную ошибку - используют accuracy, которая не учитывает специфику диалектов.

import evaluate
from tqdm import tqdm

# Загружаем метрики
accuracy_metric = evaluate.load("accuracy")
# ДОБАВЛЯЕМ специфичные метрики для диалектов
f1_metric = evaluate.load("f1")
bleu_metric = evaluate.load("bleu")

predictions = []
references = []

for example in tqdm(dataset["validation"][:100]):  # Начинаем с небольшой выборки
    # Формируем промпт
    prompt = f"{dialect_prompt}السياق: {example['context']}\nالسؤال: {example['question']}\nالخيارات:\n"
    for idx, option in enumerate(example['options']):
        prompt += f"{chr(65+idx)}. {option}\n"
    prompt += "\nالإجابة:"
    
    # Генерируем ответ
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=10)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # Извлекаем букву ответа (A, B, C, D)
    pred_letter = extract_answer_letter(answer)  # ваша функция парсинга
    
    predictions.append(pred_letter)
    references.append(example["answer"])

# Вычисляем метрики
accuracy = accuracy_metric.compute(predictions=predictions, references=references)
f1 = f1_metric.compute(predictions=predictions, references=references, average="macro")

print(f"Accuracy: {accuracy['accuracy']:.3f}")
print(f"F1-Score: {f1['f1']:.3f}")

Почему accuracy недостаточно? Потому что она не учитывает, насколько ответ "близок" к правильному в лингвистическом смысле. Модель может выбрать неправильный вариант, но сформулировать его идеально на диалекте. Или наоборот - угадать букву, но дать ответ на MSA вместо диалекта.

Интерпретация результатов: что на самом деле показывают цифры

Вы получили accuracy 72%. Это хорошо или плохо? Зависит от контекста.

• 72% на Alyah - отличный результат для модели общего назначения
• 72% на MSA бенчмарке - посредственно, большинство моделей показывают 80%+
• Разрыв более 15% между MSA и диалектом - модель не готова для реального использования в регионе

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Слепая вера в агрегированные метрики

Средний accuracy скрывает важные детали. Разбейте результаты по категориям:

# Анализ по типам вопросов
categories = {
    "cultural": [],
    "grammar": [],
    "vocabulary": [],
    "pragmatic": []  # понимание контекста
}

# Считаем accuracy для каждой категории отдельно
for cat in categories:
    cat_indices = [i for i, ex in enumerate(dataset["validation"]) 
                   if ex["category"] == cat]
    cat_accuracy = accuracy_metric.compute(
        predictions=[predictions[i] for i in cat_indices],
        references=[references[i] for i in cat_indices]
    )
    print(f"{cat}: {cat_accuracy['accuracy']:.3f}")

Если модель показывает 80% на vocabulary, но 40% на cultural - она запоминает слова, но не понимает культурный контекст. Для чат-бота это критично.

Ошибка 2: Игнорирование false positives

Модель может давать грамматически правильные, но семантически неверные ответы. На диалектах это особенно опасно, потому что носитель сразу заметит фальшь.

Ошибка 3: Тестирование только на одном диалекте

Emirati Arabic - лишь один из десятков арабских диалектов. Модель, хорошо работающая на эмиратском, может полностью провалиться на египетском или левантийском.

Как интегрировать Alyah в пайплайн разработки

1. Pre-training оценка: тестируйте базовые модели перед дообучением
2. Fine-tuning валидация: после каждой эпохи дообучения на диалектах
3. Регрессионное тестирование: при обновлении моделей или добавлении новых языков
4. A/B тестирование: сравнивайте разные архитектуры или подходы

Добавьте Alyah в ваш CI/CD пайплайн. Каждый коммит, затрагивающий мультиязычные возможности, должен проходить проверку на бенчмарке.

# .github/workflows/llm-eval.yml
name: LLM Evaluation

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  evaluate-arabic:
    runs-on: gpu-large
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Evaluate on Alyah
      run: |
        python evaluate_alyah.py \
          --model ${{ secrets.MODEL_PATH }} \
          --dataset UAE-AI-Institute/alyah-benchmark \
          --split validation \
          --output results.json
    - name: Check threshold
      run: |
        accuracy=$(jq '.accuracy' results.json)
        if (( $(echo "$accuracy < 0.7" | bc -l) )); then
          echo "Accuracy $accuracy below threshold 0.7"
          exit 1
        fi

Будущее оценки диалектов: что будет дальше

Alyah - только начало. К концу 2026 года ожидаю появления:

• Мультидиалектных бенчмарков - оценка нескольких диалектов одновременно
• Динамических тестов - адаптирующихся к слабым местам модели
• Кроссплатформенных метрик - сравнение текстовых, аудио и мультимодальных моделей

Тренд ясен: от универсальных моделей к специализированным, от общего английского к конкретным диалектам. То, что NVIDIA сделала с японскими персонами, скоро повторится для каждого крупного диалекта.

И последний совет: не ограничивайтесь текстовыми моделями. Реальное общение на диалектах происходит в аудиоформате. Посмотрите сравнение Whisper и Wav2Vec2 для детекции диалектов - там есть важные инсайты про разницу между текстовым и речевым пониманием.

Самый интересный вопрос: будут ли когда-нибудь модели, одинаково хорошо понимающие все арабские диалекты? Или нам придется создавать отдельные модели для каждого региона, как когда-то создавали отдельные программы для каждого диалекта COBOL?