实验表明,与 MMLU 相比,MMLU-Pro 进一步降低了不同模型的精度指标,还扩大了差距,各个模型的 MMLU-Pro 精度指标相比 MMLU 下降 16%-33%;此外,也在不同的提示下表现出更高的稳定性。通过测试 24 中不同风格的 Prompt,模型分数对 Prompt 变化的敏感性从 MMLU 的 4%-5% 下降到 MMLU-Pro 的 2%。最后,作者发...
首先,他们不会对所有模型使用相同的参数。 其次,给每个大模型的Prompt差别也挺大啊喂?! 跟GPT-4o说: 您是知识专家,您应该回答多选题,得出最终答案为「答案是 ….」 跟GPT-4说: 以下是有关{主题}的选择题(含答案)。请逐步思考,然后在最后以 “答案是 (X) ”作为输出。 …… 更离谱的是Claude3,没有系...
首先,他们不会对所有模型使用相同的参数。 其次,给每个大模型的Prompt差别也挺大啊喂?! 跟GPT-4o说: 您是知识专家,您应该回答多选题,得出最终答案为「答案是 ….」 跟GPT-4说: 以下是有关{主题}的选择题(含答案)。请逐步思考,然后在最后以 “答案是 (X) ”作为输出。 …… 更离谱的是Claude3,没有系...
输入输出列,数据集的子集 从prompt可以看出是做选择题 其中ice_template(in-context example)是可选项,用于执行few-shot learning。prompt_template是必填项。 retriever openicl/icl_retriever/文件夹下有所有的retriever icl_base_retriever.py icl_dpp_retriever.py icl_mdl_retriever.py icl_topk_retriever.py icl...
output: a tuple of (prompt, response) 可以自定义eval_template。 Predict and test 每个batch进行inference,测试每个数据的回答,preds为choices中的一个。 How to batch_inference? @torch.inference_mode()defbatch_inference(self,batch_input:Dict[str,"torch.Tensor"])->List[str]:logits=self.model(**bat...
使用MMLU的训练集使用MMLU以外所有测试基准的训练集使用所有训练集+测试prompt使用所有训练集、测试集和测试prompt（这是最极端情况，仅为实验模拟，正常情况下不会发生）然后研究人员给4个大模型进行“投毒”，然后再观察它们在不同benchmark中的表现，主要评估了在问答、推理、阅读理解等任务中的表现。使用的模型分别是...
模型的测试模型有多种，比如 in-context learning 和 zero-shot prompting；prompt 的格式有多种，比如 answer-only 和 chain-of-thought；模型本身有多种类型，比如 pretrained checkpoint 和 instruction-finetuned checkpoint，因此我们需要明确这些因素各自的影响以及相互作用。模型的对于 prompt 的敏感度很高，是否...
With 24 different prompt styles tested, the sensitivity of model scores to prompt variations decreased from 4-5% in MMLU to just 2% in MMLU-Pro. Additionally, we found that models utilizing Chain of Thought (CoT) reasoning achieved better performance on MMLU-Pro compared to direct answering, ...
microsoft/promptbench • • 27 May 2024 Most popular benchmarks for comparing LLMs rely on a limited set of prompt templates, which may not fully capture the LLMs' abilities and can affect the reproducibility of results on leaderboards. 2 Paper Code MMLU...
28 + prompt += question + "\n" 29 + prompt += "Options:\n" 30 + for i, opt in enumerate(options): 31 + prompt += "{}. {}\n".format(choices[i], opt) 32 + if including_answer: 33 + cot_content = example["cot_content"].replace( 34 + "A: Let's think ...