数据集信息 MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 是一个旨在评估语言模型在多任务上的表现的基准。MMLU 的测试题目涵盖了 57 个不同的领域,其中有 6 个领域与医学知识相关,包括解剖学 (anatomy)、临床知识 (clinical knowledge)、专业医学 (professional medicine)、遗传学 (medical genetics)、大学医学 ...
高难度：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。这表明MMLU数据集对LLM提出了很高的要求。全面评估：MMLU不仅考验LLM的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。这使得MMLU成为一个能够全面反映LLM综合能力的评估工具。影响力与应用...
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...
为了更好地评估 LLM 的能力，滑铁卢大学、多伦多大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发布了 MMLU-Pro 数据集，整合了来自多个来源的问题，包括原始 MMLU 数据集、 STEM 网站、 TheoremQA 和 SciBench 等。该数据集现已在 hyper.ai 提供下载，下拉文章获取链接~9 月 9 日-9 月 14 日，hyper.ai 官网更新速览：...
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...
数据集简介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。该数据集由滑铁卢大学,多伦多大学,卡内基梅隆大学的研究人员于 2024 年发布,相关论文成果为「MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-...
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。
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...
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...
提示工程入门与自然语言编程实战 | 世界认知数据集MMLU提示工程实战共计7条视频,包括:1.大模型提示工程入门介绍、2.Few-shot基础提示法、3.COT与Few-shot-COT提示法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。