MMLU clinical topics 的概念最早在谷歌Med-PaLM文章中提出,包含 123 道验证集和 1089 道测试集,并作为构成MultiMedQA的 7 个构成数据集之一。 MMLU 涉及的 57 个领域具体如下,其中医学相关的用红框圈出。所有的问题均参考截至2020年1月1日的人类知识。 MMLU 涵盖的 57 个领域。红色圈出的为医学相关领域。 ...
IT之家 9 月 24 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（9 月 23 日）发布博文，报道称 OpenAI 在 Hugging Face 上发布了多语言大规模多任务语言理解（MMMLU）数据集。背景 随着语言模型日益强大，评估其在不同语言、认知和文化背景下的能力已成为当务之急。OpenAI 决定推出 MMMLU 数据集，通过提供强大的多语言...
1. MMLU-Pro 大规模多任务理解数据集 MMLU-Pro 数据集是一个更强大且更具挑战性的大规模多任务理解数据集,旨在更严格地对大型语言模型的功能进行基准测试。该数据集包含 12K 个跨学科的复杂问题。 直接使用:https://go.hyper.ai/PwJDW 2. DeepGlobe18 道路提取数据集 道路挑战赛的训练数据包含 6,226 张 RGB...
Measuring Massive Multitask Language Understanding是发表在ICLR 2021的一项 LLM 评估数据集工作,我们前面读过GLUE 和 SuperGLUE 两个模型评估数据集的论文,他们的难度对于飞速发展的 LLM 来说还是低了,因此,本文作者设计了难度更高的 MMLU 数据集,已经成为各家LLM 技术报告里面的标配数据集。 MMLU 包含了 57 个...
在本文中,我们将详细介绍MMLU数据集的分类情况。 一、动物类别的分类 MMLU数据集中包含了大量的动物图像数据,并按照不同的动物类别进行了分类。这些类别包括狗、猫、鸟类、鱼类、爬行动物等。通过对这些图像数据的分类和标注,可以帮助机器学习模型更好地识别和区分不同种类的动物,从而在动物分类、物种保护等方面发挥...
使用MMLU数据集,可以进行机器翻译、文本分类、情感分析、实体识别等任务,并帮助训练和改进NLP模型。 以下是使用MMLU数据集的具体步骤: 1.下载数据集:首先,需要从MMLU官方网站或其他可靠的来源下载MMLU数据集。该数据集通常以压缩文件的形式提供,可以在下载完成后解压缩到本地文件夹中。 2.数据集摘要:在开始使用MMLU...
IT之家 9 月 24 日消息,科技媒体 marktechpost 昨日(9 月 23 日)发布博文,报道称 OpenAI 在 Hugging Face 上发布了多语言大规模多任务语言理解(MMMLU)数据集。 背景 随着语言模型日益强大,评估其在不同语言、认知和文化背景下的能力已成为当务之急。
在 OpenAI GPT 系列 / Google PaLM 系列 / DeepMind Chinchilla 系列 / Anthropic Claude 系列的研发过程中，MMLU / MATH / BBH 这三个数据集发挥了至关重要的作用，因为它们比较全面地覆盖了模型各个维度的能力。最值得注意的是 MMLU 这个数据集，它考虑了 57 个学科，从人文到社科到理工多个大类的综合知识能力...
MMLU数据集用于评估预训练模型，提供zero-shot和5-shot两种方式。MMLU的难度较大，普通众包人员的准确率仅为34.5%，而人类专家的答题准确率大约在89.8%左右。对于LLM而言，MMLU不仅考验语言理解能力及预训练数据的广泛性，还评估了模型的推理能力。在过去，多数模型在MMLU上的准确率较低。
- OpenAI发布了一个名为Multilingual Massive Multitask Language Understanding (MMMLU)的数据集。 - 这个数据集是开放的,可供使用。 - MMMLU数据集是为语言理解任务设计的。 - 它是一个多语言数据集,支持多种语言。 - 这个数据集非常庞大,可以用于多任务学习。