数据集地址:Chinese-SimpleQA|自然语言处理数据集|语言模型评估数据集 二、让我们来一起看一下Chinese SimpleQA Chinese SimpleQA是一个旨在评估大型语言模型在中文环境下回答简短问题事实性能力的基准测试。 Chinese SimpleQA包含3000个高质量问题,覆盖6个主要主题(包括人文、工程、技术、应用科学、生命、艺术、文化、社...
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chinese_simpleqa_eval.py [Delete] delete others Jan 24, 2025 common.py [Delete] delete others Jan 24, 2025 demo.py [Delete] delete others Jan 24, 2025 simpleqa_eval.py [Delete] delete others Jan 24, 2025 types_local.py [Delete] delete others Jan 24, 2025 Repository files navigation ...
数据集地址:Chinese-SimpleQA|自然语言处理数据集|语言模型评估数据集 在构建 Chinese SimpleQA 数据集的过程中,采用了严格且周密的流程,确保数据质量达到高标准。主要分为自动化构建和质量控制两个阶段: 1. 自动化构建阶段,主要包括五个步骤: (1)知识内容提取与过滤:从维基百科等多种知识领域中收集大量富含知识的...
2024-11-12, 由阿里巴巴集团旗下的淘宝和天猫团队创建的Chinese SimpleQA数据集,是首个全面评估语言模型回答简短问题事实性能力的中文基准测试。该数据集的创建,为理解和提升大型语言模型在中文环境下的事实性回答能力提供了重要的工具和标准。 数据集地址:Chinese-SimpleQA|自然语言处理数据集|语言模型评估数据集 ...
1. Chinese SimpleQA: A Chinese Factuality Evaluation for Large Language Models 新的语言模型(LLM)评估标准对于跟上LLM的快速发展至关重要。在这项工作中,我们提出了第一个全面的中文标准——Chinese SimpleQA,用于评估语言模型回答简短的问题的事实性能力,且Chinese SimpleQA主要具有五个特性(即中文、多样、高质量...
没有关联的话,可以将上下两处的model设置成不同的model_id,否则容易引起误解。 docs/zh/get_started/basic_usage.md eval_batch_size=5, limit=5, judge_strategy=JudgeStrategy.DEFAULT, judge_model_args={ Collaborator wangxingjun778 Mar 11, 2025 同上 docs/en/get_started/basic_usage.md Ou...
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英文 QA 论文 2 SQuAD 斯坦福 斯坦福问答数据集(SQuAD)是一个阅读理解数据集,由维基百科的一组文章上提出的问题组成,其中每个问题的答案都是一段文本,可能来自相应的阅读段落,或者问题可能是未解答的。 英文 QA 论文 3 SimpleQuestions Facebook 基于存储网络的大规模简单问答系统, 数据集提供了一个多任务问答...