Open X-Embodiment:从 22 个机器人实例中收集数据,这些数据涵盖超过 100 万个片段,展示了机器人 500 多项技能和在 150000 项任务上的表现。https://robotics-transformer-x.github.io/ 二,图数据库 Twitter 2020 三,科学数据集 https://www.kaggle.com/uciml/iris, https://www.kaggle.com/uciml/breast-...
当选择具有 S3 分数的 LLM 时,会根据正确性模型(6)考虑 arg max 标准的替代方案,当不确定候选模型是否会更好时,该方案在基准数据集中取平均默认为最好模型: 其中η = 0.6,最佳模型 m*如下
已有不少研究团队率先试水,利用这一基准数据集取得了显著成效。在人工智能领域,某研究小组利用该数据集训练深度学习模型,成功提高了文本分类任务的准确性;在生命科学领域,科研人员通过对数据集中的生物医学文献进行深度挖掘,发现了新的疾病关联基因;在社会科学领域,学者们借助该数据集,对全球政策趋势进行了精准预测,为政策...
为促进生物学领域对 AI 系统的有效开发,FutureHouse Inc. 的研究人员推出了语言 Agent 生物学基准 (Language Agent Biology Benchmark, LAB-Bench) 数据集,LAB-Bench 包含 2,400 多道选择题,用于评估 AI 系统在文献检索和推理 (LitQA2 and SuppQA)、图形解释 (FigQA)、表格解释 (TableQA)、数据库访问 (DbQ...
因果推理是人类智力的标志之一。因果关系NLP领域近年来引起了人们的极大兴趣,但其主要依赖于从常识知识中发现因果关系。本研究提出了一个基准数据集(CORR2CAUSE)来测试大语言模型(LLM)的纯因果推理能力。其中CORR2CAUSE对LLM来说是一项具有挑战性的任务,有助于指导未来关于提高LLM纯粹推理能力和可推广性的研究。
简介:「炼丹必备」15个常用基准数据集含大规模中文多模态理解、医疗信息处理等场景 1、首个大规模中文多模态评测基准 MUGE MUGE(Multimodal Understanding and Generation Evaluation)是业界首个大规模中文多模态评测基准,由达摩院联合浙江大学、阿里云天池平台联合发布,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV专委)协助推出...
复旦DISC实验室推出了ReForm-Eval,一个用于综合评估大视觉语言模型的基准数据集。ReForm-Eval通过对已有的、不同任务形式的多模态基准数据集进行重构,构建了一个具有统一且适用于大模型评测形式的基准数据集。所构建的ReForm-Eval具有如下特...
炼丹为数据发愁?这份复习材料包含的基准数据集涵盖了计算机视觉、自然语言处理等领域,包括了大规模中文多模态理解、中文医疗信息处理等场景。 本篇是机器之心「虎卷er行动 · 春卷er」的第二卷,我们为老伙计们精选了各个领域 AI 开发者必备的 15 个基准数据集,同时「虎卷er · 春榜试题」已解锁「AI Foundation ...
LAB Bench 语言模型生物学基准数据集: https://go.hyper.ai/kMe1e 论文的通讯作者 Samuel G. Rodriques 强调:LAB-Bench 作为第一个专注于评估模型、Agent 能否进行科学研究的评估集,其采用的针对复杂任务的程序化评估方法,在未来将会非常重要。 图源:Sam Rodriques 社交平台 ...
MNIST,是一个手写数字数据集,除了用在机器学习入门的教学中,它还是对机器学习算法进行基准测试的常用数据集。 但是,总有人觉得MNIST不够好,想要扩充、改进、替代它。 今天,德国研究机构Zalando Research在GitHub上发布了一个名叫Fashion-MNIST的数据集,其中训练集包含60000个样例,测试集包含10000个样例,分为10类。样例...