LongBench 特点 双语:LongBench 能够针对中、英双语的长文本进行更全面的评估。 多任务:LongBench由六大类、二十个不同的任务组成,覆盖了单文档QA、多文档QA、摘要、Few-shot学习、代码补全和合成任务等关键的长文本应用场景。 自动评测:因为模型评测过程中可能产生的高昂成本,尤其是长文本场景下(如人工标注成本...
促进多语言长文本处理: 通过同时评估中英文任务,LongBench推动了多语言长文本处理技术的发展。 标准化长文本评估: LongBench为长文本理解能力的评估提供了一个标准化的框架,便于不同模型间的横向比较。 启发新的应用场景: 通过展示长文本处理的可能性,LongBench为开发新的长文本应用提供了灵感。 如何使用LongBench 对...
具体来说,LongBench 有以下特点: 双语:LongBench 能够针对中、英双语的长文本进行更全面的评估。 多任务: LongBench由六大类、二十个不同的任务组成,覆盖了单文档QA、多文档QA、摘要、Few-shot学习、代码补全和合成任务等关键的长文本应用场景。 自动评测:我们深知模型评测过程中可能产生的高昂成本,尤其是长文本场景...
LongBench排行榜:利用该评测数据集,分别对GPT-3.5-Turbo-16k、Llama2-7B-chat-4k、LongChat-7B-16k、XGen-7B-8k、InternLM-7B-8k、ChatGLM2-6B、ChatGLM2-6B-32k*等7个支持长文本的模型的性能进行评测。 其中ChatGLM2-6B-32K在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K...
在2024年12月19日的发布会上，智源研究院与腾讯宣布推出LongBench v2，这是一个专为评估大语言模型（LLMs）在真实世界长文本多任务中的深度理解与推理能力而设计的基准测试。该平台旨在推动长文本模型在理解和推理方面的进步，回应了当前长文本大语言模型在应用中的挑战。LongBench v2的显著特点包括支持更长的文本...
具体来说,LongBench 有以下特点: 双语:LongBench 能够针对中、英双语的长文本进行更全面的评估。 多任务:LongBench由六大类、二十个不同的任务组成,覆盖了单文档QA、多文档QA、摘要、Few-shot学习、代码补全和合成任务等关键的长文本应用场景。 自动评测:我们深知模型评测过程中可能产生的高昂成本,尤其是长文本场景...
具体来说,LongBench 有以下特点: 双语:LongBench 能够针对中、英双语的长文本进行更全面的评估。 多任务:LongBench由六大类、二十个不同的任务组成,覆盖了单文档QA、多文档QA、摘要、Few-shot学习、代码补全和合成任务等关键的长文本应用场景。 自动评测:我们深知模型评测过程中可能产生的高昂成本,尤其是长文本场景...
LongBench v2 has the following features: (1) Length: Context length ranging from 8k to 2M words, with the majority under 128k. (2) Difficulty: Challenging enough that even human experts, using search tools within the document, cannot answer correctly in a short time. (3) Coverage: Cover ...
toolkit/benchmarks/harness_tasks/longbench/_default_template_yaml 2doc_to_target: !function utils.doc_to_target zyw_hw1月13日 14:55 参考之前的评审意见9:该处添加如果只是为了规避harness配置,需要正向定位,而不是靠规避 表态回复查看详情 保存取消 ...
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