这个基准测试具有全面的多轮对话分层分类法,包括13个不同任务、1388个对话和4208个回合。每项任务的详细统计数据可以在附录B中找到。此外,我们还提供了MT-Bench-101与现有对话评估基准之间的比较分析。这种比较突出了MT-Bench-101是第一个专门关注精细多轮对话能力的数据集,以其广泛的数据量和任务多样性而著称。 评...
MTBench 由成对的时间序列和文本数据组成,包括与相应股价走势对应的金融新闻,以及与历史温度记录对齐的气象报告。与现有的专注于孤立模态的基准不同,MTBench 为模型提供了一个全面的测试平台,使其能够对结构化的数值趋势和非结构化的文本叙事进行联合推理。MTBench 的丰富性使得能够制定多样化的任务,这些任务需要对文本...
对数学和推理问题的评分能力有限:MT-Bench在评估数学和推理问题时可能存在不足。 六、实际应用中的扩展思路 在实际应用中,可以根据具体需求对MT-Bench评估方法进行扩展。例如,如果训练了一个专门用于写测试用例的模型,可以准备一份测试用例数据集,并采用MT-Bench的思路进行评估。此外,还可以考虑将MT-Bench评估方法与其...
MT-bench,即Machine Translation Benchmark,是一种用于衡量大语言模型在机器翻译任务上性能的综合性评估指标。在自然语言处理领域,机器翻译是一个具有挑战性的任务,涉及将一种语言的文本翻译成另一种语言,同时保持语义和语法的准确性。MT-bench旨在提供一个全面的评估工具,以评估模型在处理不同语言对、各种文本类型和语...
【摘要】 MT-bench,即Machine Translation Benchmark,是一种用于衡量大语言模型在机器翻译任务上性能的综合性评估指标。在自然语言处理领域,机器翻译是一个具有挑战性的任务,涉及将一种语言的文本翻译成另一种语言,同时保持语义和语法的准确性。MT-bench旨在提供一个全面的评估工具,以评估模型在处理不同语言对、各种文...
早期基准测试如MT-bench没有充分涵盖现实世界多轮对话场景的复杂性。MT-Bench-101旨在填补这一空白，提供一个全面的基准测试来评估LLMs在多轮对话中的聊天能力。相关工作 多轮对话研究取得了显著进展，如GPT-3.5/GPT-4等LLMs的进步。为了增强开源LLMs在多轮对话中的能力，收集人类-ChatGPT对话导致了...
1 introduction We create MT-bench, a benchmark consisting of80 high-quality multi-turn questions. MT-bench is designed to test multi-turn conversation and instruction-following ability, covering common use cases and focusing on challenging questions to differentiate models. We identify8 common categor...
500美刀训练出的70亿参数模型，在权威基准测试MT-Bench上，Zephyr-7B以7.09分的成绩整体超越LLaMA2-70B-Chat。Zephyr-7B还在OpenLLM Leaderboard的4个数据集上取得了优异的成绩。Zephyr-7B模型在某些测试和应用中的表现超过了Llama2 70B模型。但具体哪个模型更优秀还需要根据具体的应用场景和需求来判断。重点：笔记本...
Python Add a description, image, and links to themt-benchtopic page so that developers can more easily learn about it. To associate your repository with themt-benchtopic, visit your repo's landing page and select "manage topics." Learn more...
WizardLM-2系列模型在多个基准测试中表现出色。其中,7B版本在基准任务上与Qwen1.5-32B相当;70B版本超过了同类的GPT-4-0613;最高规格的8x22B版本则在MT-Bench上取得了9.12的高分,超越了所有现有的GPT-4版本。这些成绩彰显了微软在模型优化和多任务处理技术上的领先地位。