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。 C-Eval数据集由13948道多选题组成,涉及4...
近期,通义千问团队联合魔搭社区开源的多语言基准测试集 P-MMEval,涵盖了高效的基础和专项能力数据集。此外,P-MMEval 确保所有挑选的数据集中的多语言覆盖一致,并提供跨多种语言的并行样本,最高支持来自8个不同语族的10种语言(英、中、阿、西、日、韩、泰、法、葡、越)。因此,P-MMEval 有助于全面评估多语...
Eval数据集的定期评估是指在训练过程中,使用一个独立的数据集来评估模型的性能和准确度。这个数据集通常是从训练数据中分离出来的,用于验证模型在未见过的数据上的表现。 Eval数据集的定期评估对于监控模型的训练过程和调整模型的超参数非常重要。通过定期评估模型在独立数据集上的性能,我们可以了解模型的泛化能力和过拟...
我们基于现有的数据集,通过自动生成和手动标注的方式构建了大量的幻象数据组成HaluEval的数据集,其中包含特定于问答、对话、文本摘要任务的30000条样本以及普通用户查询的5000条样本。在本文中,我们详细介绍了HaluEval数据集的构建过程,对构建的数据集进行了内容分析,并初步探索了大模型识别和减少幻象的策略。 二、HaluEva...
CJEval(中国初中生考试评估的基准)是一个新提出的任务,目的是通过使用真实的中国初中考试问题来评估大型语言模型。 数据集,包括26,136个样本,涵盖十个学科的四个应用级教育任务。 数据集的构建: 1、样本收集:收集26,136个样本,覆盖十个学科的考试问题。
本数据集已在GitHub开源,网址为:https://github.com/blcuicall/OMGEval 数据集构建过程 1. 翻译 用ChatGPT将AlpacaEval中所有的句子翻译成中文。我们使用的prompt是: 2. 本地化 对大模型语言能力的评测不仅仅体现在提问和作答的语言是中文,还有语言背后蕴含的文化...
Humaneval数据集评分标准是由一裙机器学习领域的专家和研究者共同制定的一套数据集评价指标体系。该评价标准旨在通过多个维度对数据集进行全面评估,包括数据集的规模、多样性、准确性、一致性等方面,旨在为研究者提供一个客观、全面的数据集质量评价方法。 2. Humaneval数据集评分标准的重要性 数据集在机器学习领域扮演...
中国科学院 本次发布的数据集 CRUXEVAL-X, CRUXEVAL-X是由中国信息处理实验室和软件研究所联合创建的多语言代码推理基准,涵盖19种流行编程语言,包括C++、Rust、Java等。该数据集包含至少600个函数,总计12,660个主题和19,000个测试案例,用于输入/输出推理。数据集的创建过程采用全自动化方式,通过规则映射和迭代生成...
CJEval(中国初中生考试评估的基准)是一个新提出的任务,目的是通过使用真实的中国初中考试问题来评估大型语言模型。 数据集,包括26,136个样本,涵盖十个学科的四个应用级教育任务。 数据集的构建: 1、样本收集:收集26,136个样本,覆盖十个学科的考试问题。
总的来说,C-Eval数据集是一个非常重要的中文大模型评估数据集,它具有广泛的应用场景和评估指标,能够全面评估中文大模型在不同领域和不同难度任务上的性能表现。通过对C-Eval数据集的应用和研究,我们可以更好地了解中文大模型的性能和存在的问题,为模型的优化和改进提供重要的参考和借鉴。