目前，ARC项目的进展和相关的数据集已经公开，感兴趣同学可以移步ARC项目的官网看看AI2是怎样测试AI对物理世界的理解的。大侠请接好项目地址：http://data.allenai.org/arc/ 还有一份AI2给出的相关研究报告，也请一同接好：http://ai2-website.s3.amazonaws.com/publications/AI2ReasoningChallenge2018.pdf — ...
The AI2’s Reasoning Challenge (ARC) dataset is a multiple-choice question-answering dataset, containing questions from science exams from grade 3 to grade 9. The dataset is split in two partitions: Easy and Challenge, where the latter partition contains
和其他 SLM 模型(Gemma-2B, Qwen1.5-1.8B, StableLM-2-1.6B 和 OpenELM1.1B)相比,FOX-1 在 ARC Challenge (25-shot), HellaSwag (10-shot), TruthfulQA(0-shot),MMLU (5-shot),Winogrande (5-shot),GSM8k (5-shot)六项任务的 benchmark 的平均分数最高,且在 GSM8k 上优势明显。
在Codex HumanEval(Python函数合成)、GSM8k(小学数学问题)、MMLU(多学科问答)、QuALITY(非常长的故事问答测试,最多一万个token)、ARC-Challenge(科学问题)、TriviaQA(阅读理解)和RACE-H(高中阅读理解和推理)上,Claude 2的大部分得分都更高了。 在代码、数学和推理方面,Claude 2比起之前的模型都有很大的提升。
常识推理:Hellaswag、Winogrande、PIQA、SIQA、OpenbookQA、ARC-Easy、ARC-Challenge 和 CommonsenseQA 的 0-shot 平均值; 世界知识:NaturalQuestions 和 TriviaQA 的 5-shot 平均值; 阅读理解:BoolQ 和 QuAC 的 0-shot 平均值; 数学:maj@8 的 8-shot GSM8K 和 maj@4 的 4-shot MATH 的平均值; ...
在常识推理方面,研究人员报告了模型在多个项目上的平均得分,包括 PIQA、SIQA、HellaSwag、WinoGrande、ARC easy and challenge、OpenBookQA 和 CommonsenseQA。此外,还给出了 CommonSenseQA 的 7-shot 测试结果和其他基准的 0-shot 测试结果,从不同角度评估了模型在常识推理任务中的能力。
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发行商:Arcen Games, LLC 系列:AI War,Arcen Strategy,Arcenverse 发行日期:2022 年 4 月 22 日 访问网站Discord 查看更新记录阅读相关新闻查找社区组 嵌入 不支持简体中文 本产品尚未对您目前所在的地区语言提供支持。在购买请先行确认目前所支持的语言。
下游评估 设置 核心下游评估套件包括了一系列任务,如arc(包括arc easy和arc challenge)、boolq、openbookqa、sciq、hellaswag、piqa、copa和winogrande。在原文的附录A中还报告了对核心评估集以外的一些附加任务的评估结果,这些任务的性能趋势较为不稳定。在评估时注意到,实验用的下游评估套件仍在完善中,未来版本将报...