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MMLU 是Hendrycks et al 2020年在论文 ＂Measuring Massive Multitask Language Understanding＂ 中提出的,它旨在评估语言模型在

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比如,前不久Meta刚宣布开源并支持商用的Llama2,就明确使用MMLU、TriviaQA、Natural Questions、GSM8K、HumanEval、BoolQ

bi ru , qian bu jiu M e t a gang xuan bu kai yuan bing zhi chi shang yong de L l a m a 2 , jiu ming que shi yong M M L U 、 T r i v i a Q A 、 N a t u r a l Q u e s t i o n s 、 G S M 8 K 、 H u m a n E v a l 、 B o o l Q . . .

MMLU 专注于零样本和少样本评估,使其更类似于我们评估人类的 它肯定不知道就.但是,如果我构建了一个可以访问带有我的简历

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本文将会介绍如何使用大模型(LLM)对MMLU数据集进行评测.大模型(LLM)的评测是衡量大模型效果的关键步骤,也是模型流水

MMLU的代码基于chain-of-thought-hub,用了4bit量化,所以测出 那可以得出Mixtral-8x7B和Mistral-7B的attention layers之间肯定是

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MMLU 上是具备涌现能力的.如果小模型也能具备涌现能力,那么这其实侧面反映了一个问题:对于类似 GPT3 这样的模型而言,很可

(注:MMLU是一个2020年推出的包含57个不同学科的数据集,科目从STEM到人文,题目难度从初级到高级不等,主要目的是为了检

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MMLU 分数,例如少样本学习或思维链推理.因此,在比较各个实验室的 MMLU 分数时必须非常小心.4.MMLU 可能没有经过仔细的

在MMLU上获得1分和在HellaSwag上获得1分是一样的吗?在LLM快速迭代的世界里,开发这样一个排行榜肯定有一定的价值.还有来

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在MMLU(大规模多任务语言理解)测试中,它更是取得了巨大的 在这方面我们肯定比其他公司更早地参与其中.最近我们参加了英