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排行榜上,LLaMA-65B 的 MMLU 这项分数是 48.8,明显低于官方数据 63.4?包括 Karpathy 本人,也因为这点疑惑而从未对 Falcon
benchmark(C-EVAL/MMLU)上均取得同尺寸最好的效果.数据原 Aquila 模型来源于智源官方网站(https://model.baai.ac.cn/model-
b e n c h m a r k ( C - E V A L / M M L U ) shang jun qu de tong chi cun zui hao de xiao guo . shu ju yuan . . . A q u i l a mo xing lai yuan yu zhi yuan guan fang wang zhan ( h t t p s : / / m o d e l . b a a i . a c . c n / m o d e l - . . .
MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,
模型的这种特征可能与训练策略有关,官方对比了 MMLU 子集上上基础预训练模型和 PPO 模型,左图预训练 GPT-4 模型的校准图,
在MMLU、AGIEval、C-Eval三个权威大语言模型评测基准的成绩 7686官方网站 :poems.sg/cn发送邮件:GMD_China
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一张草图生成网站为让众人更加清楚地了解 GPT-4,OpenAI 官方不 MMLU(多任务语言理解)基准测试中,GPT-4 不仅在英语中以相
MMLU 得分为 61.4,比较接近官方数字(63.4),明显高于其 Open LLM Leaderboard 分数 48.8,且远高于 Falcon-40B 的
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在英文能力上,选择MMLU数据集进行评测,baichuan-7b的表现在同尺寸上也大幅领先.值得一提的是,根据官方的github开源协议说
MMLU 这个数据集,它考虑了 57 个学科,从人文到社科到理工多 网站: https://cevalbenchmark/Github: https://github/SJTU
MMLU 这个数据集,它考虑了 57 个学科,从人文到社科到理工多 这个例子可以直接在我们的网站中,explore 的部分看到:接下来
