为了方便更多机构使用，研究人员还给出了BIG-bench Lite，一个小型但有代表性的任务子集，方便更快地评估。以及开源了实现基准API的代码，支持在公开可用的模型上进行任务评估，以及新任务的轻量级创建。最终评估结果可以看到，规模横跨六个数量级，BIG-bench上的总体性能随着模型规模的扩大、训练样本数量的增加而提高。但...
BIG-bench 包含了 204 项任务,来自 132 个机构的 442 位作者为此做出了贡献。这个基准的任务主题非常多样。 同时,BIG-bench 主要聚焦当前的语言模型无法完成的任务。它评估了一些经典模型的行为,包括 OpenAI 的 GPT 模型、Switch-style sparse transformer 模型等,模型规模参数有数百万级别的,也有千亿级别的。此外,...
BIG-bench 包含了 204 项任务,来自 132 个机构的 442 位作者为此做出了贡献。这个基准的任务主题非常多样。 同时,BIG-bench 主要聚焦当前的语言模型无法完成的任务。它评估了一些经典模型的行为,包括OpenAI的GPT 模型、Switch-style sparse transformer 模型等,模型规模参数有数百万级别的,也有千亿级别的。此外,为了提...
四、BIG-bench基准测试 BIG-bench(Big Benchmark for NLP)是一个更大规模的基准测试,旨在评估LLMs在各种NLP任务上的性能。BIG-bench涵盖了数百种任务,包括问答、对话生成、文本分类等。与GLUE、Super GLUE和MMLU不同,BIG-bench注重评估LLMs在现实世界场景中的表现,以更全面地反映模型的实际应用能力。 五、HELM基...
来自132个机构的研究学者,耗时两年提出了一个大语言模型新基准BIG-bench。 并在此基础上评估了OpenAI的GPT模型,Google-internal dense transformer架构等,模型规模横6个数量级。 最终结果显示,模型性能虽然随着规模的扩大而提高,但跟人类的表现相差还很远。
来自132个机构的研究学者,耗时两年提出了一个大语言模型新基准BIG-bench。 并在此基础上评估了OpenAI的GPT模型,Google-internal dense transformer架构等,模型规模横6个数量级。 最终结果显示,模型性能虽然随着规模的扩大而提高,但跟人类的表现相差还很远。
来自132个机构的研究学者,耗时两年提出了一个大语言模型新基准BIG-bench。 并在此基础上评估了OpenAI的GPT模型,Google-internal dense transformer架构等,模型规模横6个数量级。 最终结果显示,模型性能虽然随着规模的扩大而提高,但跟人类的表现相差还很远。
大模型新基准:BIG-Bench 据了解,此文是谷歌将 BIG-Bench 的论文和 GitHub 公开。 BIG bench由 204 项任务组成,任务主题涉及语言学、儿童发展、数学、常识推理、生物学、物理学、社会偏见、软件开发等等领域的问题。 在Jeff Dean 等人架构的 PaLM 模型中,研究人员在 BIG-Bench 的大模型专用基准上进行了多项任务...
BIG-bench BIG-bench 包含 204 项评估,由 450 多名研究者合作完成,涵盖从科学到社会推理的一系列主题。Anthropic 表示他们在使用这个基准时遇到了一些挑战:为了安装 BIG-bench,他们耗费了大量的时间。BIG-bench 不像 MMLU 那样即插即用 —— 它甚至比使用 BBQ 更多的努力来实施。
代码克隆检测的权威基准,BigCloneBench解析。,本视频由暖爸教育闲谈提供,0次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台