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原標題：MMLU-Pro基準測試數(shù)據(jù)集上線，含 12k 個跨學(xué)科復(fù)雜問題，難度提升，更具挑戰(zhàn)性！DeepSeek 數(shù)學(xué)模型一鍵部署
關(guān)鍵字：解讀,數(shù)據(jù),模型,圖像,視頻
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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在大語言模型 (LLM) 蓬勃發(fā)展的時代，諸如大規(guī)模多任務(wù)語言理解 (MMLU) 之類的基準測試，在推動 AI 于不同領(lǐng)域的語言理解與推理能力邁向極限方面，發(fā)揮著至關(guān)重要的關(guān)鍵作用。
然而，伴隨模型的持續(xù)改進與優(yōu)化，LLM 在這些基準測試中的表現(xiàn)已經(jīng)逐步趨于穩(wěn)定，這使得區(qū)分不同模型能力的差異變得越來越困難。
為了更好地評估 LLM 的能力，滑鐵盧大學(xué)、多倫多大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員聯(lián)合發(fā)布了 MMLU-Pro 數(shù)據(jù)集，整合了來自多個來源的問題，包括原始MMLU數(shù)據(jù)集、STEM網(wǎng)站、TheoremQA 和 SciBench 等。該數(shù)據(jù)集現(xiàn)已在 hyper.ai 提供下載，下拉文章獲取鏈接~
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