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。 这些基准测试为评估LLM在编程领域的能力提供了严格的标准,帮助我们了解这些模型在生成可执行代码方面的真实水平。通过这些测试,研究人员和开发者可以识别出模型的优势和局限,进而指导模型的进一步训练和优化。 下面来看一下,来自Paperswithcode的,关...
不仅在代码评测benchmark上达到一个比较领先的水平,同时也开源了相应的sft数据,以及论文中提到的数据构建方法和策略,对理解代码生成能力和数据之间的关系都有比较大的帮助。 WizardCoder WizardCoder的工作是是早期比较注重合成数据质量的工作,论文很简单,思想只有一个:优化指令。通过风度代码指令内容,以增强代码预训练大型...
MT-Bench AlpacaEval 2.0 SuperBench Hellaswag【问答】 ARC(the AI2 Reasoning Challenge)【问答】 LiveCodeBench【代码】 本文会持续更新。 前言 大模型的评估在确保其在特定场景中的适用性方面扮演着至关重要的角色。与模型的可解释性相比,科学的评估更能让人信服大模型的可靠性。这就像我们去医院接受治疗,无论...
图6: 使用LLaMA2作为模型基座的统一数据集实验 如表4第一行所示,在使用了统一数据集对InstructERC进行finetune的情况下,虽然相较于single数据集训练下的SOTA,三个benchmark的性能出现了轻微下降,但是依旧能够三这三个benchmark上同时保持较高的W-F1,尤其是MELD的性能依旧是领先所有小模型的SOTA水平。因此可以看到,我...
MBPP, also known as Mostly Basic Python Problems, is another code generation benchmark. It has a corpus of more than 900 coding tasks. Akin to HumanEval, it assesses functional correctness based on passing a set of test cases. Evaluation happens in few-shot and fine-tuned settings. MBPP us...
Before introducing the immensely popular HumanEval benchmark, most evaluation methods for generated code involved comparing the produced solution with the ground-truth code. The "correctness" is usually quantified using the BLEU score or any other metric that measures the similarity between different set...
另外，网传小道评论：“改了模型，同时在 benchmark 上引入了相当显著的损失。”“当前主流大模型结构...
2. 数据库分布：作者用 sunburst 图显示了数据库 domain 及其数据量大小之间的关系。越大的半径意味着，基于该数据库的 text-SQL 较多，反之亦然。越深的颜色则是指该数据库 size 越大，比如 donor 是该 benchmark 中最大的数据库，所占空间: 4.5GB。3.SQL 分布：作者通过 SQL 的 token 数量，关键词数量...
2. 数据库分布:作者用 sunburst 图显示了数据库 domain 及其数据量大小之间的关系。越大的半径意味着,基于该数据库的 text-SQL 较多,反之亦然。越深的颜色则是指该数据库 size 越大,比如 donor 是该 benchmark 中最大的数据库,所占空间: 4.5GB。
C-Eval榜单地址：https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard.html 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/ceval/ceval-exam C-Eval的科目覆盖及难度设计 C-Eval包括四个难度级别的多项选择题：初中、高中、大学和专业。C-Eval还附带有C-Eval HARD，这是C-Eval中非常具有挑战性的一部分主题（子集）...