多模态benchmark评测模型同时处理文本、图像等不同模态信息的能力。本节介绍近年提出的几个多模态LLM评测基准,包括MMBench、ScienceQA、SEED-Bench和LLaVA-Bench。 MMBench(多模态综合评测) MMBench是2023年提出的一个视觉-语言模型评测基准,旨在全面衡量大规模视觉语言模型(VLM)的多模态能力 ...
multi choice问题,直接匹配就行 3. MATH 回答用\\boxed{}包裹,只需check \\boxed{}里面的内容即可。 评测脚本https://github.com/hendrycks/math/blob/main/modeling/math_equivalence.py https://github.com/meta-math/MetaMath/blob/main/eval_math.py 统一了一些歧义的表示...
(c)剩下的benchmark则偏垂直一些,分别包含了Code,Math,Reasoning,Tool use,Long context,Multilingual,可参见报告原文。 补充:上述评估集既然都有overfit和leaking的风险,那还有没有其他的benchmark呢?当然,比如LiveBench这种monthly更新的benchmark,LiveBench[2]。不过,天底下是没有完美...
专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI ...) 指令跟随(Instruction Following) 鲁棒性(Robustness) 偏见(Bias) 幻觉(Hallucinations) 安全性(Safety) 例:GPT-4 vs LLaMA2-7B能力维度对比评测 1. 自动评估方法 模型效果评估 基准和指标(Benchmarks & Metrics) 数据集描述评...
大语言模型(LLM)最近在各种数学 benchmark 上疯狂刷分,动辄 90% 以上的正确率,搞得好像要统治数学界一样。 然而,Epoch AI 看不下去了,联手 60 多位顶尖数学家,憋了个大招——FrontierMath,一个专治 LLM 各种不服的全新数学推理测试! 结果惨不忍睹,LLM 集体“翻车”,正确率竟然不到 2%!🤡 ...
benchmark以客观题为主,例如多选题,被测的LLM通过理解context/question,来指定最佳答案 解析LLM的response,与标准答案做对比 计算metric(accuracy、rouge、bleu等) model-based方法: 裁判员模型(e.g. GPT-4、Claude、Expert Models/Reward models) LLM Peer-examination ...
专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI …) 指令跟随(Instruction Following) 鲁棒性(Robustness) 偏见(Bias) 幻觉(Hallucinations) 安全性(Safety) 例:GPT-4 vs LLaMA2-7B能力维度对比评测 1. 自动评估方法 模型效果评估 基准和指标(Benchmarks & Metrics) 数...
为了测试Lean-STaR的具体性能，研究使用了可用的最佳开放语言模型Lean语料库 (InternLM2-Math-base-7b) 上进行预训练，并遵循Lean的Mathlib作为底层训练集的标准实践。首先以LeanDojo Benchmark 4 v9作为监督微调(SFT)数据集，包含超过23.1万个示例，进行1轮微调以获得SFT模型。之后从数据集中随机选择17256个不同的...
FrontierMath包含数百个原创数学问题,涵盖了数学大多数的分支方向,从计算密集型的数论,到抽象的代数几何和范畴论问题。 大模型动不动在现在的数学benchmark就是接近100%的正确率,好像真的已经统计数学界了,FrontierMath的出现,就是要考考...
注意不能在一堆 benchmark 上看平均分数,因为平均值差异不大,并且很多任务没有代表性;只在核心的有区分度的 benchmark 评测,包括:知识蕴含能力(MMLU),推理能力(GSM8k / BBH ),代码能力(Human Eval / MBPP) 以及数学能力(MATH )。另一方面,需要评测模型生成的回复是否和人类对齐。对齐能力可以通过人工评测,评价...