为了评估校正后的数据集如何影响现有最先进的LLMs的性能,论文在MMLU-Redux中错误数量最多的五个主题(商业伦理、病毒学、专业法律、大学化学和逻辑谬误)上重新评估它们。 在表1中,论文将模型在使用MMLU-Redux所有实例时的表现与仅使用无错误正确实例时的表现进行了比较,以观察是否由于这一点导致排名发生变化。结果清晰...
MMLU-Redux主要有两个目的：1) 测量MMLU中错误的普遍性和类型；2) 探索利用标注的错误类型自动修复MMLU...
MMLU-Redux:在包含对抗性问题的 MMLU-Redux 测试中,DeepSeek-V3 以86.2% 的准确率领先于同类模型。 对比其他模型: 模型MMLU (Acc.)MMLU-Pro (Acc.)MMLU-Redux (Acc.)DeepSeek-V387.1%75.9%86.2%GPT-4o-051387.2%72.6%88.0%Claude-3.5-Sonnet88.3%78.0%88.9%Qwen2.5-72B85.0%71.6%83.2% 2. 技术优势支撑...
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发现了MMLU等评估基准中广泛存在的错误问题,人工构建了MMLU-Redux这一经过纠正的子集,用以重新评估语言模型并探索自动化检测错误的可能性,为建立更可靠的评测体系迈出了重要一步。【转发】@爱可可-爱生活:[CL...
aryopg/mmlu-redux • • 6 Jun 2024 For example, we find that 57% of the analysed questions in the Virology subset contain errors.3 Paper Code DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models facebookresearch/lingua • • 17 Jun 2024 We introduce...
MMLUReduxDatasetParser TMMLUPlusDatasetParser GSM8KDatasetParser MATHDatasetParser MGSMDatasetParser HumanEvalDatasetParser HumanEvalDatasetPlusParser BBHDatasetParser MBPPDatasetParser IFEvalDatasetParser TWLegalDatasetParser TMLUDatasetParser Quick Start Guide Here's a simple example demonstrating how to use ...
MMLU-Redux:在包含对抗性问题的 MMLU-Redux 测试中,DeepSeek-V3 以86.2% 的准确率领先于同类模型。 对比其他模型: 2. 技术优势支撑性能 DeepSeek-V3 的高效表现源于其创新架构与训练策略: 混合专家架构(MoE):总参数量达 671B,但每个 token 仅激活 37B 参数,动态分配计算资源以提升推理效率。
MMLU-Redux:在包含对抗性问题的 MMLU-Redux 测试中,DeepSeek-V3 以86.2% 的准确率领先于同类模型。 对比其他模型: 模型MMLU (Acc.)MMLU-Pro (Acc.)MMLU-Redux (Acc.)DeepSeek-V387.1%75.9%86.2%GPT-4o-051387.2%72.6%88.0%Claude-3.5-Sonnet88.3%78.0%88.9%Qwen2.5-72B85.0%71.6%83.2% ...
MMLU-Redux主要有两个目的：1) 测量MMLU中错误的普遍性和类型；2) 探索利用标注的错误类型自动修复MMLU...