MMLU官网下载:官方：真的不收费可以深度探讨

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一、结论写在前面论文分析了大规模多任务语言理解(MMLU)基准,这是出于对其可靠性严格评估的必要性.论文使用层次分类法对

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本文将会介绍如何使用大模型(LLM)对MMLU数据集进行评测.大模型(LLM)的评测是衡量大模型效果的关键步骤,也是模型流水

ben wen jiang hui jie shao ru he shi yong da mo xing ( L L M ) dui M M L U shu ju ji jin xing ping ce . da mo xing ( L L M ) de ping ce shi heng liang da mo xing xiao guo de guan jian bu zhou , ye shi mo xing liu shui . . .

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Gemini在MMLU(大规模多任务语言理解)的得分率达到90.0%, 官网截图有分析指出,这和谷歌在视频中所暗示的可以说是完全不

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连在官网的自我介绍上,xAI 都进行了提醒:“Grok 在回答问题时 更惊喜的是,在考验57个学科的MMLU测试中,Gemini得了90分

MMLU-Pro 评估集,之前没有接触到,与此同时又正好看到了对应的 Paper,这里简单进行介绍.MAP-Neo 和 MMLU-Pro 的部分作者

MMLU、TheoremQA、ARC-C、GSM8K、MATH 和 HumanEval 等多个基准测评中不仅优于自家 Qwen1.5-72B,更超越了 Meta 的

日的官网发布中透露更多技术细节,目前能得知的仅限于皮查伊的部分带有主观色彩的描述:1. 最大的模型Ultra 1.0是第一个在MMLU

MMLU-Pro 还涉及两轮专家评审流程,以减少数据集噪声并提高问题质量.这种新颖的方法显着提高了基准测试的难度和鲁棒性,使其

而此前,根据智谱 AI 的官网, ChatGLM2-6B 不限实例+不限推理 MMLU、CEval、GSM8K 等数据集上的评测表现优异,相比同参

MMLU-Pro 后,发现新的一些模型也都基于其做了相关评估,比如 /resources/paper/mixeval.pdf对应的官网以及 Leaderboard 为: