PalmX 2025: The First Shared Task on Benchmarking LLMs on Arabic and Islamic Culture
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) inherently reflect the vast data distributions they encounter during their pre-training phase.As this data is predominantly sourced from the web, there is a high chance it will be skewed towards high-resourced languages and cultures, such as those of the West.Consequently, LLMs often exhibit a diminished understanding of certain communities, a gap that is particularly evident in their knowledge of Arabic and Islamic cultures.This issue becomes even more pronounced with increasingly under-represented topics.To address this critical challenge, we introduce PalmX 2025, the first shared task designed to benchmark the cultural competence of LLMs in these specific domains.The task is composed of two subtasks featuring multiplechoice questions (MCQs) in Modern Standard Arabic (MSA): General Arabic Culture and General Islamic Culture.These subtasks cover a wide range of topics, including traditions, food, history, religious practices, and language expressions from across 22 Arab countries.The initiative drew considerable interest, with 26 teams registering for Subtask 1 and 19 for Subtask 2, culminating in nine and six valid submissions, respectively.Our findings re-veal that task-specific fine-tuning substantially boosts performance over baseline models.The top-performing systems achieved an accuracy of 72.15% on cultural questions and 84.22% on Islamic knowledge.Parameter-efficient finetuning emerged as the predominant and most effective approach among participants, while the utility of data augmentation was found to be domain-dependent.Ultimately, this benchmark provides a crucial, standardized framework to guide the development of more culturally grounded and competent Arabic LLMs.Results of the shared task demonstrate that general cultural and general religious knowledge remain challenging to LLMs, motivating us to continue to offer the shared task in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».