全新生物學基準數據集LAB-Bench震撼開源！覆蓋8大任務，超2.4K選擇題

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原標題：全新生物學基準數據集LAB-Bench震撼開源！覆蓋8大任務，超2.4K選擇題
關鍵字：模型,任務,解讀,問題,能力
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

lü作者：十九
編輯：十九，李寶珠
FutureHouse Inc. 的研究人員推出了 LAB-Bench 生物學基準測試數據集，用于評估 AI 系統在文獻檢索和推理、圖形解釋、表格解釋、數據庫訪問、撰寫協議、DNA 和蛋白質序列的理解和處理、克隆場景等實際生物學研究的表現。當被國外友人問候「How are you」時，你的第一反應是什么？
是不是經典的「I’m fine, Thank you. And you」？
其實，這種教科書式問答不僅存在于我們的英語學習交流中，也存在于大語言模型的訓練和測試中。
如今，將大語言模型 (LLMs) 和 LLM 增強系統用于生物學、海洋科學、材料科學等領域的研究，進而提高科研效率、成果產出，已成為很多科學家關注的重點方向。比如，浙江大學團隊曾在海洋領域推出大語言模型 OceanGPT，微軟曾在生物醫藥領域開發大語言模型 BioGPT，上海交通大學曾在地球科學領域提出大語言模型 K2。
值得注意的是，隨著 LLMs 在科研領域的日益普及，建立一套高質量、專業性強的評估基準變得至關重要。
然而，目前許多基準測試 (benchmarks exist) 聚

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