原始的MMLU数据集大多包含知识驱动的问题,没有太多推理问题。因此,PPL结果通常比CoT好。在MMLU-Pro数据集中,增加了问题难度,并整合了更多以推理为重点的问题。在MMLU-Pro中,CoT可以比PPL高20%。 MMLU-Pro通过在不同学科中添加更多大学水平的问题,显著提高了复杂性水平。
原始MMLU 数据集主要包含知识驱动的问题,不需要太多推理。因此,PPL 结果通常比 CoT 更好。在 MMLU-Pro 中增加了问题难度并集成了更多以推理为重点的问题,CoT 可以比 PPL 高 20% 。 通过增加干扰项数量,MMLU-Pro 显著降低了偶然猜对的概率,从而提高了基准的稳健性。具体来说,在测试了 24 种不同的提示风格后...
如下图 Figure 5 所示,作者进一步在 MMLU 和 MMLU-Pro 上验证了不同 Prompt 对评估结果的影响,可以看出在 MMLU-Pro 上的评估差异更小,也证明其评估集更加鲁棒: 5.3 CoT 的影响 如下图 Table 3 所示,作者进一步在 MMLU 和 MMLU-Pro 上验证了直接问答以及使用 CoT 的差异,可以看出,在 MMLU-Pro 上使用 CoT...
与更倾向于 PPL 评估的原始 MMLU 不同,MMLU-Pro 需要 CoT 推理才能取得更好的结果。 question: The symmetric group $S_n$ has $ actorial{n}$ elements, hence it is not true that $S_{10}$ has 10 elements. Find the characteristic of the ring 2Z. option: [ "0", "30", "3", "10",...
很多问题都需要多步骤的思维链CoT推理来解决应用数学问题。 这样的话对大模型来说太难了,大部分都集中在低端,这样评估也就没有意义。 好了对于这件事你怎么看呢? 参考链接: [1]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1dw8l3j/comment/lbu6efr/?utm_source=ainews&utm_medium=email&utm_campaign=...
此外,他们还发现,在 MMLU-Pro 中,与直接回答相比,利用思维链(CoT)推理的模型取得了更好的成绩,这与原始 MMLU 的结果形成了鲜明对比,表明 MMLU-Pro 包含了更复杂的推理问题。评估结果证实,MMLU-Pro 是一个更具区分度的基准,可以更好地跟踪该领域的进展。论文链接:链接#知识分享#论文#大模型 发布于 2024-06-...
通过MMLU-Pro，我们得以对各种开创性模型的准确度进行排名。结果显示，即使在去除了Chain of Thought（CoT）这一策略后，模型性能仍能保持稳定，显示出其在多任务处理和复杂问题解决上的强大能力。对于MMLU-Pro的具体数据集信息，可访问huggingface.co/datasets...以获取详细内容。这一进展不仅体现了大语言...
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, which is in stark contrast to the findings on the original MMLU, indicating that ...
id=mmlu-pro-benchmark. (4) TIGER-Lab Introduces MMLU-Pro Dataset for Comprehensive Benchmarking of ... https://www.marktechpost.com/2024/05/16/tiger-lab-introduces-mmlu-pro-dataset-for-comprehensive-benchmarking-of-large-language-models-capabilities-and-performance/. (5) undefined. https://...
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