add JMedBench and Japanese Medical Language Model Evaluation Harness

README.md

@@ -415,7 +415,7 @@
 | <a id="llm-jp-eval"></a> [llm-jp-eval](https://github.com/llm-jp/llm-jp-eval) | 複数のデータセットを横断して日本語 LLM を自動評価するツールである。<br>対応している全データセット一覧は[こちら](https://github.com/llm-jp/llm-jp-eval/tree/main/src/llm_jp_eval/jaster)から確認できる（この中には JNLI や JCommonsenseQA といった JGLUE のタスクなども含まれている）。<br>評価結果は [llm-jp-eval リーダーボード](http://wandb.me/llm-jp-leaderboard) にまとめられている。 | LLM-jp |
 | [JP Language Model Evaluation Harness](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness/tree/jp-stable) | Stability AI による [EleutherAI/lm-evaluation-harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness) のフォーク。複数のデータセットを横断して日本語 LLM を自動評価するツールである。<br>対応している全データセット一覧は[こちら](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness/tree/jp-stable/lm_eval/tasks/ja)から確認できる（この中には JNLI や JCommonsenseQA といった JGLUE のタスクなども含まれている）。<br>rinna による詳細な評価結果まとめがある: [[rinna] Benchmark of Stability-AI/lm-evaluation-harness](https://rinnakk.github.io/research/benchmarks/lm/) | Stability AI |
 | [JGLUE](https://github.com/yahoojapan/JGLUE) | [GLUE ベンチマーク](https://gluebenchmark.com/)の日本語版として構築されたベンチマーク。MARC-ja, JCoLA, JSTS, JNLI, JSQuAD, JCommonsenseQA の 6 つのタスクを含む（[JCoLA](https://github.com/osekilab/JCoLA) は東大大関研により作成）。各タスクの詳細は[こちら](https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/30/1/30_63/_article/-char/ja)や[こちら](https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2022122030379907/)を参照 | 早大 河原研, ヤフー |
-| [JMMLU](https://github.com/nlp-waseda/JMMLU) | [MMLU ベンチマーク](https://github.com/hendrycks/test)の日本語版として構築されたベンチマーク。自然科学・人文科学・社会科学の幅広い学術領域から 4 択問題を構成している。元の MMLU を翻訳しただけでなく、日本独自の文化的背景に基づく問題（日本問題）を新たに追加しているのが特徴である。 | 早大 河原研 |
+| <a id="jmmlu"></a> [JMMLU](https://github.com/nlp-waseda/JMMLU) | [MMLU ベンチマーク](https://github.com/hendrycks/test)の日本語版として構築されたベンチマーク。自然科学・人文科学・社会科学の幅広い学術領域から 4 択問題を構成している。元の MMLU を翻訳しただけでなく、日本独自の文化的背景に基づく問題（日本問題）を新たに追加しているのが特徴である。 | 早大 河原研 |
 | [日本語 Open LLM Leaderboard](http://wandb.me/llm-jp-openllmleaderboard) | Huggingface の [Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard) と同様の検証を日本語 LLM に対して行ったもの。日本語 LLM の英語タスクにおける性能を確認できる。 | LLM-jp |
 
 <a id="open-ended-benchmark-suites"></a>
@@ -438,7 +438,9 @@
 | [Japanese Language Model Financial Evaluation Harness](https://github.com/pfnet-research/japanese-lm-fin-harness) | 金融分野における日本語 LLM のベンチマーク。金融分野における感情分析タスク(chabsa)、証券分析における基礎知識タスク(cma_basics)、公認会計士試験における監査に関するタスク(cpa_audit)、ファイナンシャルプランナー試験の選択肢問題のタスク(fp2)、証券外務員試験の模擬試験タスク(security_sales_1)を含む。詳細は[こちら](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/C6-4.pdf)を参照 | Preferred Networks |
 | [pfmt-bench-fin-ja](https://github.com/pfnet-research/pfmt-bench-fin-ja) | 金融分野における日本語 LLM の生成能力を測定するためのベンチマーク。 | Preferred Networks |
 | [Stockmark Business Questions](https://huggingface.co/datasets/stockmark/business-questions) | 市場動向、時事問題、社会課題、ビジネストレンドなどの知識を問う問題が50題収録されている。 | ストックマーク |
-| [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | 日本語医療分野における LLM の評価用データセット。これまでに開発されてきた日本語の医療言語処理タスクを LLM ベンチマーク用にまとめている。 | NAIST ソーシャル・コンピューティング研究室 |
+| <a id="jmedllm"></a> [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | 日本語医療分野における LLM の評価用データセット。これまでに開発されてきた日本語の医療言語処理タスクを LLM ベンチマーク用にまとめている。 | NAIST ソーシャル・コンピューティング研究室 |
+| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | 日本語医療分野の LLM ベンチマーク。選択肢問題、機械翻訳、固有表現抽出、文書分類、文類似度計算の 5 種類、計 20 個のデータセットが収録されている（一部のデータセットは [JMMLU](#jmmlu) の医療分野問題や [JMed-LLM](#jmedllm) から借用されている）。また、JMedBench での評価を簡単に行うためのツール [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) が開発されている。 | NII 相澤研 |
+| [Japanese Medical Language Model Evaluation Harness](https://github.com/stardust-coder/japanese-lm-med-harness) | ワンコマンドで実行可能な医療分野に特化したLLMの日英能力評価プログラム。 | 個人 ([​助田一晟](https://scholar.google.co.jp/citations?user=Dc_v0BsAAAAJ)) |
 | [karakuri-bench](https://huggingface.co/datasets/karakuri-ai/karakuri-bench-v0.1) | 日本語 LLM のカスタマーサポートにおける性能を測定するためのデータセット。 | カラクリ |
 
 <a id="factuality-safety-benchmark-suites"></a>

en/README.md

@@ -413,7 +413,7 @@ Please point out any errors on the [issues page](https://github.com/llm-jp/aweso
 | <a id="llm-jp-eval"></a> [llm-jp-eval](https://github.com/llm-jp/llm-jp-eval) | A tool that evaluates Japanese LLMs automatically across multiple datasets. <br>The complete list of supported datasets can be found [here](https://github.com/llm-jp/llm-jp-eval/tree/main/src/llm_jp_eval/jaster) (which also includes tasks such as JNLI and JCommonsenseQA from JGLUE). <br>Evaluation results are compiled on the [llm-jp-eval leaderboard](http://wandb.me/llm-jp-leaderboard). | LLM-jp |
 | [JP Language Model Evaluation Harness](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness/tree/jp-stable) | A fork by Stability AI of [EleutherAI/lm-evaluation-harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness). It is a tool for automatically evaluating Japanese LLMs across multiple datasets. <br>The complete list of supported datasets can be found [here](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness/tree/jp-stable/lm_eval/tasks/ja) (which also includes tasks such as JNLI and JCommonsenseQA from JGLUE). <br>There is a detailed summary of the evaluation results by rinna: [[rinna] Benchmark of Stability-AI/lm-evaluation-harness](https://rinnakk.github.io/research/benchmarks/lm/) | Stability AI |
 | [JGLUE](https://github.com/yahoojapan/JGLUE) | Japanese version of the [GLUE](https://gluebenchmark.com/) benchmark suite, including the MARC-ja, JCoLA, JSTS, JNLI, JSQuAD, and JCommonsenseQA tasks. [JCoLA](https://github.com/osekilab/JCoLA) is by the University of Tokyo's Oseki Lab. See [here](http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2022/pdf/2022.lrec-1.317.pdf) and [here (ja only)](https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2022122030379907/) for further details about each task. | Waseda University Kawahara Lab and Yahoo |
-| [JMMLU](https://github.com/nlp-waseda/JMMLU) | A benchmark constructed as a Japanese version of the [MMLU Benchmark](https://github.com/hendrycks/test), consisting of multiple-choice questions from a wide range of academic fields including natural sciences, humanities, and social sciences. In addition to translating the original MMLU, it features newly added problems based on the unique cultural background of Japan (Japan-specific problems). | Waseda University Kawahara Lab |
+| <a id="jmmlu"></a> [JMMLU](https://github.com/nlp-waseda/JMMLU) | A benchmark constructed as a Japanese version of the [MMLU Benchmark](https://github.com/hendrycks/test), consisting of multiple-choice questions from a wide range of academic fields including natural sciences, humanities, and social sciences. In addition to translating the original MMLU, it features newly added problems based on the unique cultural background of Japan (Japan-specific problems). | Waseda University Kawahara Lab |
 | [Japanese Open LLM Leaderboard](http://wandb.me/llm-jp-openllmleaderboard) | Similar to Huggingface's [Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard), this leaderboard provides a verification on Japanese LLMs. You can check the performance of Japanese LLMs in English tasks. | LLM-jp |
 
 <a id="open-ended-benchmark-suites"></a>
@@ -436,7 +436,9 @@ Please point out any errors on the [issues page](https://github.com/llm-jp/aweso
 | [Japanese Language Model Financial Evaluation Harness](https://github.com/pfnet-research/japanese-lm-fin-harness) | A benchmark for Japanese LLM in the financial sector. It includes tasks such as sentiment analysis in finance (chabsa), basic knowledge tasks in securities analysis (cma_basics), tasks related to audits in certified public accountant examinations (cpa_audit), multiple choice question tasks in financial planner exams (fp2), and mock exam tasks for securities salespeople exams (security_sales_1). For more details, please see [here](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/C6-4.pdf). | Preferred Networks |
 | [pfmt-bench-fin-ja](https://github.com/pfnet-research/pfmt-bench-fin-ja) | A benchmark for measuring the generation capabilities of Japanese LLMs in the financial domain. | Preferred Networks |
 | [Stockmark Business Questions](https://huggingface.co/datasets/stockmark/business-questions) | The collection includes 50 questions that probe knowledge on topics such as market trends, current affairs, social issues, and business trends. | Stockmark |
-| [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | A dataset for evaluating LLMs in the Japanese medical domain. It compiles previously developed Japanese medical language processing tasks for LLM benchmarking. | NAIST Social Computing Lab. |
+| <a id="jmedllm"></a> [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | A dataset for evaluating LLMs in the Japanese medical domain. It compiles previously developed Japanese medical language processing tasks for LLM benchmarking. | NAIST Social Computing Lab. |
+| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | A benchmark for LLMs in the Japanese medical field. It includes 20 datasets in 5 types of tasks: multi-choice question-answering, machine translation, named entity recognition, document classification, and semantic textual similarity (some datasets are borrowed from [JMMLU](#jmmlu) and [JMed-LLM](#jmedllm)). A tool called [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) is developed to facilitate evaluation on JMedBench. | NII Aizawa Lab |
+| [Japanese Medical Language Model Evaluation Harness](https://github.com/stardust-coder/japanese-lm-med-harness) | A benchmark for evaluating Japanese LLMs in the medical domain in both Japanese and English, executable by a single command. | Individual ([Issey Sukeda](https://scholar.google.co.jp/citations?user=Dc_v0BsAAAAJ)) |
 | [karakuri-bench](https://huggingface.co/datasets/karakuri-ai/karakuri-bench-v0.1) | A dataset for measuring performance of Japanese LLMs in customer support. | KARAKURI |
 
 <a id="factuality-safety-benchmark-suites"></a>

fr/README.md

@@ -414,7 +414,7 @@ N'hésitez pas à signaler les erreurs sur la page [issues](https://github.com/l
 | <a id="llm-jp-eval"></a> [llm-jp-eval](https://github.com/llm-jp/llm-jp-eval) | Un outil qui évalue automatiquement les LLM japonais à travers plusieurs jeux de données. <br>La liste complète des jeux de données pris en charge peut être trouvée [ici](https://github.com/llm-jp/llm-jp-eval/tree/main/src/llm_jp_eval/jaster) (qui comprend également des tâches telles que JNLI et JCommonsenseQA de JGLUE). <br>Les résultats de l'évaluation sont compilés sur le [classement llm-jp-eval](http://wandb.me/llm-jp-leaderboard). | LLM-jp |
 | [JP Language Model Evaluation Harness](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness/tree/jp-stable) | Un fork par Stability AI de [EleutherAI/lm-evaluation-harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness). Il s'agit d'un outil pour évaluer automatiquement les LLM japonais à travers plusieurs jeux de données. <br>La liste complète des jeux de données pris en charge peut être trouvée [ici](https://github.com/Stability-AI/lm-evaluation-harness/tree/jp-stable/lm_eval/tasks/ja) (qui comprend également des tâches telles que JNLI et JCommonsenseQA de JGLUE). <br>Il y a un résumé détaillé des résultats de l'évaluation par rinna : [[rinna] Benchmark de Stability-AI/lm-evaluation-harness](https://rinnakk.github.io/research/benchmarks/lm/) | Stability AI |
 | [JGLUE](https://github.com/yahoojapan/JGLUE) | Version japonais de [GLUE](https://gluebenchmark.com/) référence suite, avec les tâches MARC-ja, JCoLA, JSTS, JNLI, JSQuAD, et JCommonsenseQA. [JCoLA](https://github.com/osekilab/JCoLA) vient du laboratoire d'Oseki de l'université de Tokyo. Voir [ici](http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2022/pdf/2022.lrec-1.317.pdf) and [here (ja only)](https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2022122030379907/) pour plus d'informations sur chaque tâches. | Université de Waseda Laboratoire Kawahara et Yahoo |
-| [JMMLU](https://github.com/nlp-waseda/JMMLU) | Un benchmark construit comme une version japonaise du [MMLU Benchmark](https://github.com/hendrycks/test), consistant en des questions à choix multiples de divers domaines académiques, y compris les sciences naturelles, les humanités et les sciences sociales. En plus de la traduction du MMLU original, il contient de nouveaux problèmes basés sur le contexte culturel unique du Japon (problèmes spécifiques au Japon). | Université de Waseda Laboratoire Kawahara |
+| <a id="jmmlu"></a> [JMMLU](https://github.com/nlp-waseda/JMMLU) | Un benchmark construit comme une version japonaise du [MMLU Benchmark](https://github.com/hendrycks/test), consistant en des questions à choix multiples de divers domaines académiques, y compris les sciences naturelles, les humanités et les sciences sociales. En plus de la traduction du MMLU original, il contient de nouveaux problèmes basés sur le contexte culturel unique du Japon (problèmes spécifiques au Japon). | Université de Waseda Laboratoire Kawahara |
 | [Japanese Open LLM Leaderboard](http://wandb.me/llm-jp-openllmleaderboard) | Semblable à [Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard) de Huggingface, ce classement fournit une vérification sur les LLM japonais. Vous pouvez vérifier la performance des LLM japonais dans des tâches en anglais. | LLM-jp |
 
 <a id="open-ended-benchmark-suites"></a>
@@ -437,7 +437,9 @@ N'hésitez pas à signaler les erreurs sur la page [issues](https://github.com/l
 | [Japanese Language Model Financial Evaluation Harness](https://github.com/pfnet-research/japanese-lm-fin-harness) | Un benchmark pour les LLM japonais dans le secteur financier. Il comprend des tâches telles que l'analyse des sentiments dans la finance (chabsa), des tâches de connaissances de base en analyse de titres (cma_basics), des tâches relatives aux audits dans les examens de comptable public certifié (cpa_audit), des tâches à questions à choix multiple dans les examens de planificateur financier (fp2), et des tâches d'examen blanc pour les examens de vendeurs de titres (security_sales_1). Pour plus de détails, veuillez consulter [ici](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/C6-4.pdf). | Preferred Networks |
 | [pfmt-bench-fin-ja](https://github.com/pfnet-research/pfmt-bench-fin-ja) | Un benchmark pour mesurer les capacités de génération des LLM japonais dans le domaine financier. | Preferred Networks |
 | [Stockmark Business Questions](https://huggingface.co/datasets/stockmark/business-questions) | La collection comprend 50 questions qui approfondissent les connaissances sur des sujets tels que les tendances du marché, l'actualité, les problèmes sociaux et les tendances commerciales. | Stockmark |
-| [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | Un ensemble de données pour évaluer les LLM dans le domaine médical japonais. Il compile des tâches de traitement du langage médical japonais développées précédemment pour le benchmarking des LLM. | NAIST Social Computing Lab. |
+| <a id="jmedllm"></a> [JMED-LLM](https://github.com/sociocom/JMED-LLM) | Un ensemble de données pour évaluer les LLM dans le domaine médical japonais. Il compile des tâches de traitement du langage médical japonais développées précédemment pour le benchmarking des LLM. | NAIST Social Computing Lab. |
+| [JMedBench](https://huggingface.co/datasets/Coldog2333/JMedBench) | Un benchmark pour les LLM dans le domaine médical japonais. Il comprend 20 ensembles de données dans 5 types de tâches : questions-réponses à choix multiple, traduction automatique, reconnaissance d'entités nommées, classification de documents, et similarité textuelle sémantique (certains ensembles de données sont empruntés à [JMMLU](#jmmlu) et [JMed-LLM](#jmedllm)). Un outil appelé [med-eval](https://github.com/nii-nlp/med-eval) est développé pour faciliter l'évaluation sur JMedBench. | NII Aizawa Lab |
+| [Japanese Medical Language Model Evaluation Harness](https://github.com/stardust-coder/japanese-lm-med-harness) | Un benchmark pour évaluer les LLM japonais dans le domaine médical en japonais et en anglais, exécutable par une seule commande. | Individuel ([Issey Sukeda](https://scholar.google.co.jp/citations?user=Dc_v0BsAAAAJ)) |
 | [karakuri-bench](https://huggingface.co/datasets/karakuri-ai/karakuri-bench-v0.1) | Un ensemble de données pour mesurer la performance des LLM japonais dans le support client. | KARAKURI |
 
 <a id="factuality-safety-benchmark-suites"></a>