原標(biāo)題：騰訊聯(lián)合智源發(fā)布升級(jí)版長文本理解基準(zhǔn)測試模型—LongBench v2
文章來源：小夏聊AIGC
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：1502字

LongBench v2：衡量大型語言模型長文本理解能力的新標(biāo)桿

大型語言模型(LLMs)的飛速發(fā)展為眾多領(lǐng)域帶來了性的變化，然而，它們?cè)谔幚黹L文本方面的能力仍有待提升。為了更好地評(píng)估和推動(dòng)LLMs長文本理解能力的發(fā)展，騰訊和智源研究院于2024年12月19日聯(lián)合發(fā)布了LongBench v2——一個(gè)專為大型語言模型量身定制的長文本理解基準(zhǔn)測試平臺(tái)。

超越現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)，挑戰(zhàn)極限

LongBench v2并非簡單的升級(jí)，而是對(duì)長文本理解能力評(píng)估的一次重大革新。它能夠處理長度從8k到2M詞的超長文本，涵蓋了單文檔問答、多文檔問答、長文本語境學(xué)習(xí)等六大任務(wù)類別，并包含503道精心設(shè)計(jì)的四選一選擇題。這些題目的難度極高，即使是人類專家，平均準(zhǔn)確率也僅為53.7% (15分鐘內(nèi))。這種高標(biāo)準(zhǔn)的測試，將有效區(qū)分不同LLMs在長文本理解方面的實(shí)際能力。

嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑u(píng)測體系，確保結(jié)果可靠

LongBench v2的成功，離不開其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑u(píng)測體系。所有題目均經(jīng)過嚴(yán)格的人工標(biāo)注和審核，由來自頂尖學(xué)府的標(biāo)注員參與，確保了題目的高質(zhì)量和高難度。此外，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)傳統(tǒng)的Bradley-Terry統(tǒng)計(jì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，并引入了控制變量，有效降低了混淆因素的影響，使得模型排名更加科學(xué)、精準(zhǔn)，從而更客觀地反映LLMs的真實(shí)水平。

測試結(jié)果：推理能力至關(guān)重要

LongBench v2對(duì)10個(gè)開源LLMs和6個(gè)閉源LLMs進(jìn)行了全面測試。結(jié)果顯示，引入控制變量后，模型的表現(xiàn)得到了顯著提升。尤其值得關(guān)注的是GPT-4o模型，在引入更多推理步驟后，其在多文檔問答和長文本語境學(xué)習(xí)等任務(wù)上展現(xiàn)出了卓越的性能，充分證明了推理能力對(duì)于提升模型處理長文本能力的重要性。

未來展望：引領(lǐng)長文本理解技術(shù)發(fā)展

LongBench v2的推出，為大型語言模型的評(píng)估提供了一把更加精準(zhǔn)的“尺子”，也為未來的研究指明了方向。它強(qiáng)調(diào)了提升模型自身理解和推理能力的緊迫性，為人工智能技術(shù)的發(fā)展注入了新的活力。騰訊和智源研究院的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，必將推動(dòng)長文本理解和推理技術(shù)取得突破性進(jìn)展，為人工智能的未來發(fā)展貢獻(xiàn)更多力量。我們期待LongBench v2能夠成為推動(dòng)AI領(lǐng)域進(jìn)步的重要基準(zhǔn)，引領(lǐng)長文本理解技術(shù)邁向新的高度。

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