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如何评价LLM的好坏?一文汇总大语言模型评估数据集

98 2024-10-26

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

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文章来源:
AI生成未来
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本篇博客由APlayBoy撰写,AI生成未来编辑,详细探讨了大型语言模型(LLMs)的性能评估方法和所面临的挑战。文章强调了随着LLMs在不同领域的应用增多,其性能评估变得更为复杂。文章还介绍了用于评估LLMs的各种基准和数据集,并提供了数据集相关信息以及评估指标和资源链接。

1. 数据集应用的可视化

文章首先指出数据集的多样性对于评估LLMs至关重要,并提到了不同许可下的数据集应用。

2. 基础任务的数据集

介绍了适合评估LLMs基本能力的基准和数据集,例如Natural Questions、MMLU等,这些数据集涵盖了从语言建模到理解和生成的基础任务。

3. 新兴能力的数据集

文章接着重点介绍了评估LLMs新兴能力的基准和数据集,包括数学推理数据集GSM8K、常识推理数据集HellaSwag等。

4. 增强型能力的数据集

针对LLMs的增强能力,文章探讨了需要外部知识或工具的数据集,如HotpotQA、ToolQA等。

5. 数据集相关信息

文章提供了各数据集的基准名称、评估指标、排行榜链接、数据来源以及相关研究论文和代码的链接,方便读者获取更多信息。

结束语

最后,APlayBoy感谢读者的陪伴,并预告将继续整理与大语言模型相关的知识点。同时,文章鼓励读者加入AIGC技术交流群,以便在AI领域不断成长。

这份摘要使用HTML格式,根据原文的结构进行分段,并简明地概括了文章的主要内容。

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