我们将我们的新基准测试,Arena Hard v0.1,与当前领先的聊天LLM基准测试,MT Bench 进行比较。在图 1 中,我们展示了 Arena Hard v0.1 与 MT Bench 相比提供了显著更强的可分性,并具有更紧密的置信区间。 它还与 Chatbot Arena(仅限英语)的人类偏好排名有更高的一致性(89.1%,见表 1)。我们期望看到这个基准对于...
ArenaLearning通过模拟LLM竞技场来构建在 LMSYS Arena-Hard Auto，AlpacaEval 2.0 LC，OpenLLM Leaderboard 的表现 下表8展示了经过三轮迭代后，WizardLM-β 在各种评测基准上的表现,结果表明：1）利用 Arena Learning 生成训练数据的方法并进行多轮迭代训练显著提升了模型的性能；2）Arena Learning 可以增强模型泛化...
Arena-Hard小球弹跳测试，它用于评估大模型在推理、计算、代码等多个方面的综合能力。使用 p5.js创建 12...
对抗平台每天都有大量的用户提示输入,手动完成类别分类不太现实。虽然某些类别(例如Language,Coding) 可以使用启发式算法进行快速分类,但其他类别(例如Creative Writing, Hard Prompt)则不能。对于创意写作等类别,需要额外使用LLM做提示的分类 ,由LLM判断提示是否满足创意写作分类的所有条件清单。 当然,验证LLM所做的分类...
从每个类别中,随机选取两个样本,构建 1000 个多样性样本,创建 Offline-Diverse WizardArena。此外,从每个类别随机选择 20 个样本,形成一个包含 10000 条的数据集,然后使用 GPT-4 按难易程度从 0 到 10 评估每个指令,并筛选出难度最高的 1000 条数据,创建 Offline-Hard WizardArena。
第三,大模型厂商使用竞技场数据进行训练,排名可以显著提升。我们观察到,将竞技场训练数据比例从0%增加到70%,在ArenaHard上的胜率从23.5%提高到了49.9%,实现了一倍多的增长。这还是一个保守估计,因为部分提供商拥有数据访问优势。 第四,研究发现,许多模型被”静默弃用”(减少采样率至接近0%)。在243个公开模型中,...
apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: dev1-compute-resources namespace: dev1 spec: hard: requests.cpu: "10" requests.memory: 10Gi limits.cpu: "15" limits.memory: 20Gi requests.nvidia.com/gpu: 2 为用户组dev2创建如下资源配置文件并保存为dev2_quota.yaml: ...
脱机混合 WizardArena 将多元和困难测试集结合在 2,000 个样本中。 与主要关注单轮对话数据的 Arena-Hard-v1.0 [24] 不同,WizardArena-Mix 包含多轮对话数据。 图5和5分别显示了 WizardArena-Mix 中对话轮次和类别统计的分布。 数据表明,我们的多轮对话数据占很大比例,话题分布也很多样化。
从每个类别随机选择 20 个样本,形成一个包含 10000 条的数据集,然后使用 GPT-4 按难易程度从 0 到 10 评估每个指令,并筛选出难度最高的 1000 条数据,创建 Offline-Hard WizardArena。 WizardArena的优势 效率: 比传统方法快40倍 规模: 包含2000个样本,覆盖广泛主题 ...
从每个类别中,随机选取两个样本,构建 1000 个多样性样本,创建 Offline-Diverse WizardArena。此外,从每个类别随机选择 20 个样本,形成一个包含 10000 条的数据集,然后使用 GPT-4 按难易程度从 0 到 10 评估每个指令,并筛选出难度最高的 1000 条数据,创建 Offline-Hard WizardArena。