常识问答文本数据集(CommonsenseQA) 1.04M 1594 浏览 2 喜欢 4 次下载 0 条讨论 MNIST Classification CommonsenseQA 是一个新的多项选择问答数据集,需要不同类型的常识知识来预测正确答案。它包含 12,102 个问题,其中一个正确答案...... 分享 Share 收藏 Favorite 2 0 数据
在在CommonsenseQA数据集上进行实验,实现了state-of-the-art。 3 方法概览...上下文表示学习模块 5.2 基于图的推断模块 6 实验 7 总结 1 摘要常识问答的目的是回答那些需要背景知识的问题,而且这些知识并没有在问题中明确表达出来。 主要的挑战是:如何从外部知识中获取证据,并 Cosmos QA:Machine reading ...
7月16日消息,近日,阿里AI在常识QA领域的权威数据集CommonsenseQA上刷新世界纪录,超过微软取得第一名。这一技术是95后实习生叶志秀在达摩院科学家指导下完成的实习成果。CommonsenseQA是为了研究基于常识知识的问答而提出的数据集,比此前的SWAG、SQuAD数据集难度更高。目前最流行的语言模型BERT在SWAG、SQuAD上的性能已经...
1、Mentor-KD 在多个推理任务上显著优于现有的推理蒸馏基线方法。例如,在算术推理任务(如 GSM8K、ASDiv)和常识推理任务(如 CommonsenseQA)上,Mentor-KD 的平均准确率比之前的最佳方法(如 MCC-KD)高出约 2%。2、导师模型生成的额外注释数据集不仅在数量上增加了训练样本,还在质量上优于 LLM 教师模型生成的注释。
- 👀支持Parquet数据预览 - 🌍国际化版本上线 🏠 社区模型上新🆕 - 🀄️智源Bunny-v1.0,中文3B多模态轻量模型 - Apollo💉轻量级多语种医学系列大模型 - DynamiCrafter 📺视频扩散模型 🔢数据集上新🆕 - 🤔️CommonsenseQA常识问答数据 ...
近日,阿里AI在常识QA领域的权威数据集CommonsenseQA上刷新世界纪录,超过微软取得第一名。这一技术是“95后”实习生叶志秀在达摩院科学家指导下完成的实习成果,显著提升了AI的常识推理能力。 CommonsenseQA是为了研究基于常识知识的问答而提出的数据集,比此前的SWAG、SQuAD数据集难度更高。目前最流行的语言模型BERT在SWA...