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Open LLM Leaderboard 是最大的大模型和數(shù)據(jù)集社區(qū) HuggingFace 推出的開源大模型排行榜單,基于 Eleuther AI Language Model Evaluation Harness(Eleuther AI語言模型評估框架)封裝。

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Open LLM Leaderboard 是最大的大模型和數(shù)據(jù)集社區(qū) HuggingFace 推出的開源大模型排行榜單,基于 Eleuther AI Language Model Evaluation Harness(Eleuther AI語言模型評估框架)封裝。

由于社區(qū)在發(fā)布了大量的大型語言模型(LLM)和聊天機器人之后,往往伴隨著對其性能的夸大宣傳,很難過濾出開源社區(qū)取得的真正進展以及目前的最先進模型。因此,Hugging Face 使用 Eleuther AI語言模型評估框架對模型進行四個關(guān)鍵基準測試評估。這是一個統(tǒng)一的框架,用于在大量不同的評估任務(wù)上測試生成式語言模型。

Open LLM Leaderboard 的評估基準

  • AI2 推理挑戰(zhàn)(25-shot):一組小學(xué)科學(xué)問題
  • HellaSwag(10-shot):一個測試常識推理的任務(wù),對人類來說很容易(大約95%),但對SOTA模型來說具有挑戰(zhàn)性。
  • MMLU(5-shot)- 用于測量文本模型的多任務(wù)準確性。測試涵蓋57個任務(wù),包括基本數(shù)學(xué)、美國歷史、計算機科學(xué)、法律等等。
  • TruthfulQA(0-shot)- 用于測量模型復(fù)制在在線常見虛假信息中的傾向性。

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