MMMLU（多语言大规模多任务语言理解）是OpenAI推出的一个开源数据集，为评估和提升人工智能模型在不同语言、认知和文化背景下的性能而设计。MMMLU建立在广受欢迎的大规模多任务语言理解（MMLU）基准的基础上，数据集包含57个不同学科领域的任务，从基础数学到复杂的法律和物理问题，覆盖广泛的主题和难度级别。MMMLU的关键特点是支持多种语言，包括但不限于阿拉伯语、德语、斯瓦希里语、孟加拉语和约鲁巴语等14种语言，能评估模型在资源丰富和资源匮乏的语言上的表现。通过专业翻译人员进行翻译，MMMLU能确保数据集的准确性和可靠性，对于评估AI模型在跨语言任务中的能力至关重要。
MMMLU的主要功能多语言评估：MMMLU提供一个框架，用于评估AI模型在多种语言上的性能，包括资源丰富和资源匮乏的语言。多任务能力测试：数据集包含多种任务类型，从基础常识到高级专业知识，测试模型在不同领域的应用能力。跨文化理解：基于多语言测试，MMMLU能评估模型对不同文化背景下语言的理解和推理能力。提升模型多样性：MMMLU包含多种语言和文化内容，推动模型开发注重多样性和包容性。支持研究和开发：为研究人员和开发者提供一个标准化的测试基准，方便在全球范围内测试和比较模型性能。MMMLU的技术原理数据集构建：MMMLU基于MMLU数据集构建，涵盖57个不同类别的广泛主题。专业翻译：专业人工翻译人员将测试集翻译成14种语言，确保评估的准确性和可靠性。多语言支持：设计用于支持多种语言的评估，包括对资源匮乏语言的评估，提高AI模型的全球适用性。评估工具开发：开发用于运行评估的代码和工具，工具公开访问，方便社区使用。性能分析：基于MMMLU的测试结果，分析模型在不同语言和任务上的性能，识别模型的强项和弱点。MMMLU的项目地址HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/openai/MMMLUMMMLU的应用场景语言模型评估：研究人员用MMMLU评估和比较不同语言模型在多语言和多任务环境下的性能。机器翻译系统：开发者用MMMLU测试和改进机器翻译系统在不同语言对之间的翻译质量。跨文化交流：MMMLU帮助开发理解和生成适应不同文化背景的文本的AI系统，促进跨文化交流。教育技术：在教育领域，MMMLU用来开发多语言教学辅助工具，帮助学生学习不同语言和文化。国际化业务：企业可以用MMMLU评估和优化AI系统，更好地服务于使用不同语言的国际客户。 
