在前文《大模型系列:LLM-Eval大模型评测理论简述》中介绍了大模型需要评测的内容,包括NLP任务、知识和逻辑推理、安全性、对齐性等多个角度,C-Eval数据集主要用于评测大模型的知识和逻辑推理能力,即大模型是否能够认识和理解广泛的世界知识,并类似人类一样对事物进行推理规划。
传统英语基准:GLUE,是NLU任务的的评测基准。 MMLU基准(Hendrycks等人,2021a)提供了从真实世界的考试和书籍中收集的多领域和多任务评价。 BIG-bench基准(Srivastava等人,2022年)包括204个不同的任务,其中一些任务被认为超出了当前LLM的能力。 HELM基准(Liang等人,2022年)汇总了42个不同的任务,用从准确性到鲁棒性的...
1、针对自然语言理解能力的评测，如GLUE和SuperCLUE，主要考察模型对语言文字的基础理解；2、针对知识理解和记忆能力的评测，如C-Eval，旨在考察模型在高级知识任务上的推理能力；3、针对综合性能力评测，如HELM，重点在于评估模型在各种场景下的表现，包括其反应速度、言语控制和辨别虚假信息的能力。C-Eval 全称 A Mul...
近日，C-Eval大模型评测榜单更新，据榜单显示，vivo成功研发的自研大模型在全球中文榜单中位列第一，这一里程碑式的成就是对vivo在人工智能领域投入和创新的肯定。在OriginOS 4系统中，vivo的自研AI大模型将首次被应用，其中包括了三个不同参数量级的五款自研大模型，全面覆盖核心应用场景。一、C-Eval榜单与vivo的...
8月28日，山海大模型迎来又一次迭代升级，当前版本参数规模达到千亿，实现了多学科能力、医疗能力双提升，实测性能在C-Eval全球大模型综合性评测中超越GPT-4，以平均分70分的成绩进入前三甲。能力突破，持续领跑行业 多学科能力增强 本次山海大模型2.0版参数规模达到千亿，增加了更多的学科类的预训练语料，训练数据（...
为了评测的科学性,我们考虑了一系列机制来防止我们的题目被混入训练集 • 首先,我们的测试集只公开题目不公开答案,大家可以拿自己的模型在本地把答案跑出来然后在网站提交,然后后台会给出分数; • 然后,在构造题目的时候,我们尽可能选择非公开来源的,网上不大可能被爬虫爬到的题目; ...
云知声千亿参数山海大模型首次亮相 C-Eval评测70分 炒股第一步,先开个股票账户 DoNews8月30日消息,8月28日,云知声旗下山海大模型迎来又一次迭代升级,当前版本参数规模达到千亿,实现了多学科能力、医疗能力双提升,实测性能在C-Eval全球大模型综合性评测中超越GPT-4,以平均分70分的成绩进入前三甲。
C-Eval是目前权威的中文AI大模型评测数据集之一,用于考察大模型的知识和推理能力,本篇对C-Eval数据集做简要介绍,并演示如何使用C-Eval对大模型进行评测。 C-Eval整体结构概述 在前文《大模型系列:LLM-Eval大模型评测理论简述》中介绍了大模型需要评测的内容,包括NLP任务、知识和逻辑推理、安全性、对齐性等多个角度...