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...
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MMedC 数据集统计概览 2.MMedBench 多语言医学能力测试基准数据集 该数据集旨在评估医学领域多语言模型的发展,涵盖了 6 种语言和 21 种医学子领域。MMedBench 的所有问题直接来源于各国的医学考试题库,确保了评测的准确性和可靠性,避免了由于不同国家医疗实践指南差异导致的诊断理解偏差。
2. MMedBench 多语言医学能力测试基准数据集 该数据集旨在评估医学领域多语言模型的发展,涵盖了 6 种语言和 21 种医学子领域。MMedBench 的所有问题直接来源于各国的医学考试题库,确保了评测的准确性和可靠性,避免了由于不同国家医疗实践指南差异导致的诊断理解偏差。
数据集图像示例 4. HelpSteer2 人类偏好对齐数据集 HelpSteer2 包含约 1 万对回答,尽管数量上比现有的偏好数据集少一个数量级,但它在训练奖励模型方面非常高效。该数据集旨在训练能够指导大型语言模型 (LLMs) 生成符合人类偏好的高质量回答的奖励模型。
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MMedC 数据集统计概览 2.MMedBench 多语言医学能力测试基准数据集 该数据集旨在评估医学领域多语言模型的发展,涵盖了 6 种语言和 21 种医学子领域。MMedBench 的所有问题直接来源于各国的医学考试题库,确保了评测的准确性和可靠性,避免了由于不同国家医疗实践指南差异导致的诊断理解偏差。