Neue Standards für die Bewertung arabischer Sprachmodelle im emiratischen Dialekt

Als spezialisierter Journalist und Analyst für die Nachrichtenplattform von Mindverse, einem führenden deutschen KI-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Content-Tools spezialisiert hat, ist es unsere Aufgabe, komplexe technologische Entwicklungen präzise und objektiv für unsere B2B-Zielgruppe aufzubereiten. In diesem Kontext beleuchten wir eine aktuelle und wegweisende Studie aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz: die Einführung des Benchmarks "Alyah ⭐️: Toward Robust Evaluation of Emirati Dialect Capabilities in Arabic LLMs". Diese Initiative des Technology Innovation Institute (TII) adressiert eine kritische Lücke in der Evaluierung großer Sprachmodelle (LLMs), indem sie den Fokus auf die Fähigkeiten dieser Modelle im Umgang mit dem emiratischen Dialekt des Arabischen legt.

Die Notwendigkeit dialektaler Benchmarks im Arabischen

Die arabische Sprache, mit Hunderten Millionen Sprechern in über zwanzig Ländern, ist linguistisch vielfältig. Neben dem Modern Standard Arabic (MSA), das hauptsächlich in schriftlicher Form und formalen Kontexten verwendet wird, existiert eine reiche Landschaft regionaler Dialekte. Diese Dialekte sind das primäre Medium der täglichen Kommunikation, des mündlichen Geschichtenerzählens, der Poesie und der sozialen Interaktion. Bisherige Benchmarks für arabische LLMs konzentrierten sich jedoch fast ausschließlich auf MSA, was zu einer erheblichen Unterbewertung und Unterrepräsentation dialektaler Varianten führte.

Diese Diskrepanz stellt ein Problem dar, da LLMs zunehmend in informellen, kulturell verankerten und konversationellen Umgebungen interagieren. Ein Modell, das in formalen Nachrichtenartikeln gute Leistungen erbringt, kann Schwierigkeiten haben, Begrüßungen, idiomatische Ausdrücke oder kurze Anekdoten in einem lokalen Dialekt korrekt zu interpretieren. Um diese Limitationen zu adressieren, wurde "Alyah ⭐️" (arabisch für Nordstern) entwickelt – ein emiratisch-zentrierter Benchmark, der die Fähigkeit arabischer LLMs zur Erfassung linguistischer, kultureller und pragmatischer Aspekte des emiratischen Dialekts bewerten soll.

Konzeption und Umfang des "Alyah ⭐️" Benchmarks

Der emiratische Dialekt ist tief mit der lokalen Kultur, dem Erbe und der Geschichte der Vereinigten Arabischen Emirate verwoben. Er manifestiert sich in alltäglichen Begrüßungen, mündlicher Poesie, Sprichwörtern, Volksmärchen und Ausdrücken, deren Bedeutungen nicht allein durch wörtliche Übersetzungen erschlossen werden können. Der "Alyah ⭐️" Benchmark wurde konzipiert, um diese Tiefe zu erforschen. Er testet nicht nur oberflächliches lexikalisches Wissen, sondern fordert die Modelle heraus, kulturell eingebettete Bedeutungen, pragmatische Verwendungen und dialektale Nuancen zu interpretieren.

Der Benchmark umfasst eine breite Palette an Inhalten, darunter gängige und ungewöhnliche lokale Ausdrücke, kulturell verankerte Begrüßungen, kurze Anekdoten, Fragen zum Kulturerbe und Referenzen zur emiratischen Poesie. Das Ziel ist es, nicht nur die Korrektheit zu messen, sondern auch zu verstehen, wo Modelle systematisch erfolgreich sind oder versagen, wenn sie mit authentischer emiratischen Sprachverwendung konfrontiert werden.

Struktur des Datensatzes

Nach weiteren Entwicklungen und Konsolidierungen wurde der Benchmark in einem einzigen Datensatz namens "Alyah ⭐️" zusammengeführt. Der finale Benchmark enthält 1.173 Stichproben, die alle manuell von muttersprachlichen Emiratis gesammelt wurden, um linguistische Authentizität und kulturelle Verankerung zu gewährleisten. Dieser manuelle Kurationsschritt war essenziell, um Ausdrücke, Bedeutungen und Verwendungen zu erfassen, die in schriftlichen Quellen selten dokumentiert und allein aus dem Modern Standard Arabic schwer abzuleiten sind.

Jede Stichprobe ist als Multiple-Choice-Frage mit vier Antwortmöglichkeiten formuliert, von denen genau eine korrekt ist. Große Sprachmodelle wurden verwendet, um die Distraktoren synthetisch zu generieren. Diese wurden anschließend überprüft, um Plausibilität und semantische Nähe zur korrekten Antwort sicherzustellen. Um eine positionsbedingte Verzerrung während der Evaluation zu vermeiden, folgt der Index der korrekten Antwort einer randomisierten Verteilung über den Datensatz hinweg.

"Alyah ⭐️" deckt ein breites Spektrum linguistischer und kultureller Phänomene im emiratischen Dialekt ab, von alltäglichen Ausdrücken bis hin zu kulturell sensibler und bildlicher Sprache. Die Verteilung der Kategorien ist wie folgt:

• Begrüßungen & tägliche Ausdrücke: 61 Stichproben (Schwierigkeit: Leicht)
• Religiöse & soziale Sensibilität: 78 Stichproben (Schwierigkeit: Mittel)
• Bildsprache & figurative Bedeutung: 121 Stichproben (Schwierigkeit: Mittel)
• Etikette & Werte: 173 Stichproben (Schwierigkeit: Mittel)
• Poesie & kreativer Ausdruck: 32 Stichproben (Schwierigkeit: Schwer)
• Historisches & kulturelles Wissen: 89 Stichproben (Schwierigkeit: Schwer)
• Sprache & Dialekt: 619 Stichproben (Schwierigkeit: Schwer)

Diese Zusammensetzung ermöglicht "Alyah ⭐️", sowohl die oberflächliche Konversationsflüssigkeit als auch ein tieferes kulturelles, semantisches und pragmatisches Verständnis zu bewerten, mit besonderem Augenmerk auf dialektspezifische Sprachphänomene, die für aktuelle Modelle eine Herausforderung darstellen.

Evaluationsaufbau und Ergebnisse

Es wurden insgesamt 54 Sprachmodelle evaluiert, darunter 23 Basismodelle und 31 instruktionsoptimierte Modelle, die verschiedene architektonische und Trainingsparadigmen umfassen. Dazu gehören arabisch-native LLMs wie Jais und Allam, multilinguale Modelle mit starker arabischer Unterstützung wie Qwen und LLaMA sowie angepasste oder regional spezialisierte Modelle wie Fanar und AceGPT. Für jede Familie wurden sowohl Basis- als auch instruktionsoptimierte Varianten bewertet, um den Einfluss von Alignment und Instruction Tuning auf die dialektale Leistung zu verstehen.

Alle Modelle wurden unter einem konsistenten Prompting- und Scoring-Protokoll evaluiert. Die Antworten wurden auf semantische Korrektheit und Angemessenheit im emiratischen Sprachgebrauch bewertet, anstatt auf wörtliche Übereinstimmung mit einer Referenzantwort. Dies ist besonders wichtig für die dialektale Evaluation, wo mehrere gültige Formulierungen existieren können.

Für jede Fragenkategorie wurde die Schwierigkeit empirisch basierend auf der Modellleistung geschätzt. Kategorien, in denen die meisten Modelle Schwierigkeiten hatten, wurden als schwieriger eingestuft, während diejenigen, die modellübergreifend konsistent korrekt beantwortet wurden, als einfacher galten. Dieser Ansatz ermöglicht es, dass die Schwierigkeit aus dem beobachteten Verhalten und nicht nur aus subjektiver Annotation hervorgeht.

Leistung von Basismodellen (Auszug)

• google/gemma-3-27b-pt: 74.68%
• tiiuae/Falcon-H1-34B-Base: 73.66%
• FreedomIntelligence/AceGPT-v2-32B: 67.35%
• google/gemma-3-4b-pt: 63.17%
• QCRI/Fanar-1-9B: 62.75%

Leistung von instruktionsoptimierten Modellen (Auszug)

• falcon-h1-arabic-7b-instruct: 82.18%
• humain-ai/ALLaM-7B-Instruct-preview: 77.24%
• google/gemma-3-27b-it: 74.68%
• falcon-h1-arabic-3b-instruct: 74.51%
• Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct: 74.6%

Analyse und beobachtete Trends

Die Evaluation offenbart mehrere Trends. Instruktionsoptimierte Modelle übertreffen ihre Basis-Pendants im Allgemeinen. Dies gilt insbesondere für Fragen, die Konversationsnormen und kulturell angemessene Antworten betreffen (d.h. die Kategorie Etikette & Werte). Ebenso zeigt sich dies bei Fragen, die Bildsprache und figurative Bedeutung testen. Dies kann auf die ursprünglichen Fähigkeiten der Modelle zurückgeführt werden, MSA-basierte Bildsprache und figurative Sprache unabhängig vom Dialekt zu verstehen. Die Modelle sind in der Lage, Muster nicht-wörtlicher Beschreibungen dialektübergreifend zu erkennen. Generell waren die schwierigsten Kategorien für die Modelle konsistent "Sprache und Dialekt" sowie "Begrüßung und tägliche Ausdrücke". Diese Ergebnisse spiegeln die aktuelle Präsenz des emiratischen Dialekts in schriftlichen Medien wider, da der Dialekt meist gesprochen und selten geschrieben wird, was seine Neuheit im Verhältnis zu den evaluierten Modellen erklärt. Dennoch zeigt sich ein klarer Vorteil von Instruktionsmodellen beim Verständnis des Dialekts (und der anderen Evaluationskategorien) im Vergleich zu ihren Pendants, insbesondere bei kleinen und mittleren Modellen. Dies ist besonders auffällig in der Kategorie Poesie und kreativer Ausdruck, wo die großen Instruktionsmodelle marginal besser abschnitten als die kleineren Modelle.

Selbst starke multilinguale Modelle zeigen eine deutliche Verschlechterung bei den anspruchsvollsten "Alyah ⭐️"-Fragen. Dies deutet darauf hin, dass dialektspezifisches semantisches Wissen nicht leicht durch generisches multilinguales Training allein erworben wird. Es ist zu beachten, dass arabisch-native Modelle zwar tendenziell robustere Leistungen bei kulturell verankerten Inhalten erbringen, ihre Leistungen jedoch nicht in allen Kategorien gleichmäßig sind. Insbesondere Fragen, die implizite Bedeutungen und seltene Ausdrücke betreffen, bleiben bei fast allen evaluierten Modellen schwierig. Dies unterstreicht eine anhaltende Lücke zwischen oberflächlicher Dialektvertrautheit und tieferem kulturellem Verständnis. Die hohe Varianz in der Leistung über die Kategorien hinweg, bei der ein Modell, das sich in Bildsprache und figurativer Bedeutung auszeichnet, immer noch Schwierigkeiten mit Poesie oder kreativen Fragen zum Kulturerbe haben kann, zeigt, dass dialektale Kompetenz mehrdimensional ist und nicht durch eine einzige Punktzahl erfasst werden kann.

Fazit und Auswirkungen auf die Community

Dieser Benchmark stellt einen Schritt hin zu einer realistischeren und kulturell fundierteren Bewertung arabischer Sprachmodelle dar. Durch den Fokus auf den emiratischen Dialekt soll die Entwicklung von Modellen unterstützt werden, die lokalen Gemeinschaften, Institutionen und Nutzern in den VAE besser dienen. Über das Modell-Ranking hinaus ist der Benchmark als Diagnoseinstrument gedacht, um zukünftige Datenerhebung, Training und Anpassungsbemühungen zu leiten.

Forscher, Praktiker und die breitere Gemeinschaft sind eingeladen, den Benchmark zu nutzen, die Ergebnisse zu untersuchen und Feedback zu teilen. Die Beiträge der Gemeinschaft werden wesentlich sein, um den Datensatz zu verfeinern, die Abdeckung zu erweitern und sicherzustellen, dass dem dialektalen Arabisch die Aufmerksamkeit zukommt, die es bei der Bewertung von großen Sprachmodellen verdient.

Die Relevanz dieser Forschung reicht über den arabischen Sprachraum hinaus. Sie unterstreicht die allgemeine Notwendigkeit, bei der Entwicklung und Bewertung von LLMs die volle Bandbreite linguistischer und kultureller Nuancen zu berücksichtigen. Für B2B-Anwendungen bedeutet dies, dass Unternehmen, die KI-Lösungen in multilinguale Märkte einführen, die Bedeutung lokaler Dialekte und kultureller Kontexte nicht unterschätzen dürfen. Eine präzise Anpassung an diese Spezifika ist entscheidend für die Akzeptanz und Effektivität von KI-gestützten Systemen, insbesondere in Bereichen wie Kundenservice, Marketing und Inhaltsgenerierung. Mindverse als Ihr KI-Partner ist sich dieser Herausforderungen bewusst und arbeitet kontinuierlich daran, Lösungen zu bieten, die diese komplexen Anforderungen erfüllen.

Bibliographie

- "Alyah ⭐️: Toward Robust Evaluation of Emirati Dialect Capabilities in Arabic LLMs". Hugging Face Blog. 27. Januar 2026. - "Next in AI: Issue #95". Sam Ghosh, Medium. 27. Januar 2026. - "AraDiCE: Benchmarks for Dialectal and Cultural Capabilities in LLMs". Basel Mousi et al. Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics, Januar 2025. - "DialectalArabicMMLU: Benchmarking Dialectal Capabilities in Arabic and Multilingual Language Models". Malik H. Altakrori et al. arXiv preprint, 31. Oktober 2025. - "The Need for Robust and Inclusive Benchmarks in Evaluating LLMs on Arabic Text". Lubana Al Rayes, Ashraf Elnagar. Proceedings of the 7th International Conference on Natural Language and Speech Processing (ICNLSP 2025). - "AL-QASIDA: Analyzing LLM Quality and Accuracy Systematically in Dialectal Arabic". Keleg et al. arXiv preprint, 27. Oktober 2024.