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全方位评测神经网络模型的基础能力

智能计算芯世界 2024-11-10 08:44
【应用手册】TI 全新MCU及C29内核的能源设施应用方案 【应用手册】TI 全新MCU及C29内核的电动汽车应用方案

本文来自“2024全方位评测神经网络模型的基础能力”，提出了最大规模的视觉-语言 STEM 科目数据集，包含了 1,073,146 道选择题目，涵盖了 K-12 教育的 448 个技能知识点，包含了年级、知识点等细粒度数据。
我们评测了以CLIP为代表的多模态模型与以 GPT-3.5-Turbo 为代表的大语言模型两种基础模型；使用了在线习题网站来评测模型的测验分数，从而和真实的人类水平做比较，发现大模型在这些基础科目上仍然落后于人类。
通过增强 STEM 的基础知识，帮助研究人员更好地评估模型，并通过细粒度的数据分析有针对性地改进模型。
提出了评测大语言模型对于社会规范的基础理解能力的大规模数据集，包含了 K-12 难度的 402 个技能知识点的基础题目，共包含 12,383 道选择题目；评测了近期的 LLMs，包括 LLaMA-2 和 GPT-3.5-Turbo。
提出了 SocialAgent 方案，可以增强模型的推理能力，并利用外部知识使模型更好地理解社会规范，通过该方法大模型在可以获得和人类水平相当的表现。
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《2024 ODCC大会技术研究合集》
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1、全方位评测神经网络模型的基础能力
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