LLM(Large Language Model,大型语言模型)中的Benchmark(基准测试)是用于衡量和比较不同LLM性能的一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集。这些基准测试遵循标准化的流程,以评估LLM在核心语言处理任务上的表现。 一、Benchmark 1. 什么是基准测试(Benchmark)? 评估AI系统或模型性能的一种标准化测试方法。它通过使用...
3. Big-bench 三、综合评测 1. Harness 2. HELM 你一定很好奇,语言生成模型生成的内容千差万别,我们怎么评价它们的优劣呢? 实际上,目前的大部分评测集都不约而同地把benchmark设计成了判断题或选择题,这样就非常方便评测了。具体到评测的内容,你可以把考察阅读理解能力设计成选择题、把语法和词性理解设计成完形...
SWE-bench(Software Engineering Benchmark): SWE-bench是一个全面的基准测试,它评估LLM解决来自GitHub的真实世界软件问题的能力。这个基准测试要求LLM为实际代码库中描述的问题生成补丁,从而测试它们在理解和解决软件问题方面的熟练程度。SWE-bench的特点是它被用来比较AI软件工程师Devin与基础辅助LLM的性能。 这些基准测试...
这其实也是一个启发,benchmark 要做面向未来的研究——找清楚 benchmark 立项时和实际发布时的时间差。譬如假设要在 25 年的上半年发布一个很难的 benchmark,应该做出预期,让 25 年年中的 SOTA model 的水平只能得到 10 分以下,而现在的 SOTA model 只能得到 1 分左右。否则很有可能 benchmark 发布的一瞬间...
LLM benchmarks are standardized frameworks for assessing the performance of large language models (LLMs). These benchmarks consist of sample data, a set of questions or tasks to test LLMs on specific skills, metrics for evaluating performance and a scoring mechanism. Models are benchmarked based...
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基准测试 HELM(Human Evalua...
简介:本文介绍了大语言模型LLM评测的重要性,详细解析了几种主流的BenchMarks数据集,并探讨了其在模型优化和应用场景中的关键作用。 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Models, LLM)已成为自然语言处理领域的研究热点。为了衡量这些模型的性能,评测基准数据集(BenchMarks)应运而生。本文将对LLM的...
现有benchmark的不足 MME-RealWorld 是规模最大的完全由人类标注的数据集,具有最高的平均分辨率和最具挑战性的任务。 近年来,多模态大语言模型(MLLMs)得到了显著的发展。这些模型的主要设计目标是开发能够通过整合多种模态感官数据全面感知人类查询和环境情况的通用智能体。因此,出现了大量全面的评估基准,用于严格评估...
一、NLP的Benchmark 1. 什么是NLP(自然语言处理)? NLP使用了统计学、机器学习、深度学习等多种技术,通过处理大量的文本数据和语言规则,从而提取出语义、情感、信息等。 NLP旨在使计算机能够识别、理解、解释和生成人类语言,从而实现与人类进行自然而智能的交互。
LooGLE 是一个全面的LLM长上下文理解评估基准,包含最新的(全部在2022年之后)且非常长的现实文档(每个文档超过24,000个token,其中许多超过100,000字),以及涵盖多领域和类别的6,000个新生成的问题。我们的数据集的详细统计信息见下表。 短期和长期依赖任务 �� LooGLE 由7个主要任务组成,用于评估LLM理解短期和长...