中大型语言模型零样本闭卷生成问答的评估
该研究旨在通过使用大规模语言模型(LSLM)独特的少样本能力,借助于Google搜索返回的信息对语言模型进行少量提示,从而克服其与现实事实和最新信息相关性的挑战,从而使得模型在开放领域问题回答方面的性能优于相同或更大规模的封闭书模型,同时,增加推理时间的计算能力可以提高模型的性能。
Mar, 2022
通过对计算机科学-NLP领域的20个选定主题进行研究和评估,本文证明了GPT-4相对于GPT-3.5在产生简明调查文章方面的成功,并揭示了LLM在特定领域应用中存在的问题和短板。
Aug, 2023
评估大语言模型在教育中的功效,特别是在口语学习领域,引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现,研究不同提示技术对模型性能的影响,发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解,但在解决现实世界问题的推理方面存在限制,并初步探讨了对话交流的发现。
Aug, 2023
大语言模型在自然语言处理领域中具有重要意义,然而现有的以多项选择问答作为评估方法的基准测试并未能充分捕捉到大语言模型的真实能力,需要更加健全的评估机制来衡量其性能。
Feb, 2024
研究表明,尽管当前大部分开放式语言模型主要面向英语或少数几种高资源语言,人们却在多种语言中使用这些模型。本文通过引入MultiQ标准测试并评估27.4k个不同语言的基本开放式问答问题,探讨了现有开放式语言模型在超越其预定用途方面的多语言能力。通过研究发现,在一些语言中,这些模型在回答问题时表现得既忠实又准确,而大多数模型在忠实于回答问题时的准确性更高,但在某些语言中模型的准确性和忠实度都较低。我们还探讨了分词对这些发现的潜在解释,发现了可能存在的相关性,值得进一步研究。
Mar, 2024
通过对24种模型的11个评估标准进行综合评估,本文首先回顾了当前的评估方法——多项选择题回答(MCQA),并突出了MCQA的一些潜在缺点,接着引入了RWQ-Elo评分系统,通过24种大型语言模型的竞争性对战,模拟现实世界的使用情景,最后分析了系统特点、与先前排行榜的对比,揭示了RWQ-Elo系统的稳定性、注册新模型的可行性和其重塑LLM排行榜的潜力。
Mar, 2024
研究论文从自然语言生成任务的角度全面评估了ChatGPT、ChatGLM、基于T5的模型、基于LLaMA的模型和基于Pythia的模型等众所周知且表现良好的大型语言模型的性能,并提出了一种常见的评估设置,其中包括输入模板和后处理策略,通过与详细分析相结合的自动结果来报告研究结果。
May, 2024
本研究探讨了大型语言模型(LLMs)在教育环境中自动生成问题的有效性,并比较了三种模型在无微调情况下从大学幻灯片文本中生成问题的能力。研究发现,GPT-3.5和Llama 2-Chat 13B在问题的清晰度和问答对应性方面略优于Flan T5 XXL,特别是GPT-3.5在根据输入答案定制问题方面表现突出。
Jul, 2024