直接使用：https://go.hyper.ai/YePhv5. MMMLU 多语言多任务语言理解数据集该数据集旨在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。MMMLU 建立在大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准的基础上，是人工智能模型所达到的常识性指标，包含 57 个不同学科领域的任务，涵盖了从初级知识到法律、物理、...
浪潮信息发布千亿级AI模型源2.0 | 浪潮信息日前发布了“源2.0”基础大模型,并全面开源。该模型以1026亿、518亿和21亿三种参数规模呈现,展示了编程、推理、逻辑等领域的卓越能力。源2.0采用局部注意力过滤增强机制(LFA),提升了模型的自然语言表达能力。模型在高质量数据集上训练,有效提升了数据质量。同时,通过非均匀流...
5.MMMLU 多语言多任务语言理解数据集 该数据集旨在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。MMMLU 建立在大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准的基础上,是人工智能模型所达到的常识性指标,包含 57 个不同学科领域的任务,涵盖了从初级知识到法律、物理、历史和计算机科学等高级专业学科。 直接使用:...
5.MMMLU 多语言多任务语言理解数据集 该数据集旨在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。MMMLU 建立在大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准的基础上,是人工智能模型所达到的常识性指标,包含 57 个不同学科领域的任务,涵盖了从初级知识到法律、物理、历史和计算机科学等高级专业学科。 直接使用:...
5. MMMLU 多语言多任务语言理解数据集 该数据集旨在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。MMMLU 建立在大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准的基础上,是人工智能模型所达到的常识性指标,包含 57 个不同学科领域的任务,涵盖了从初级知识到法律、物理、历史和计算机科学等高级专业学科。 直接使用...
5. MMMLU 多语言多任务语言理解数据集 该数据集旨在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。MMMLU 建立在大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准的基础上,是人工智能模型所达到的常识性指标,包含 57 个不同学科领域的任务,涵盖了从初级知识到法律、物理、历史和计算机科学等高级专业学科。