benchmarking study | BriefGPT

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基于表格数据的 Kolmogorov-Arnold 网络的基准研究
本文在真实的表格式数据集上进行了 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 和 Multi-Layer Perceptrons (MLPs) 的基准测试研究，结果显示 KANs 在处理复杂数据时表现出色，但相较于可
PDF14 days ago
工业应用中高效问答的开源语言模型基准测试
该论文通过对问题回答任务进行综合基准测试研究，旨在识别对实际应用具有可比较性能且资源要求轻的开源替代方案，以解决工业领域对可访问和高效的自然语言处理解决方案的紧迫需求。
PDF15 days ago
COLING波斯语大型语言模型基准测试：关注 ChatGPT 的初步研究
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在波斯语中的有效性。研究发现，虽然 ChatGPT 和其他 LLMs 在英语中表现出色，但它们在资源稀缺的语言上的效率仍然是一个悬而未决的问题。研究通过对各种波斯语任务进行全面的基准测试研究，重点评估了 G
PDF3 months ago
语义重叠归纳任务的 LLM 性能评估
应用 TELeR 分类法和 15 种流行的大型语言模型（LLMs），对语义重叠摘要任务进行全面评估，评估它们在从多个备选叙述中总结重叠信息的能力，通过使用 ROUGE、BERTscore 和 SEM-F1 等已建立的指标对两个不同数据集进行
PDF4 months ago
ACL零样本知识组合的统一框架
通过提出一个新的框架，对领域知识和适配器层进行零样本模块组合，我们进行了全面的基准研究，结果表明集成方法以及简单的加权方法在组合模块方面的有效性。
PDF5 months ago
基于可扩展的认知不确定性量化的器官分割基准测试
本研究通过深度学习方法对自动器官分割进行了评估，比较了不同方法在准确性、不确定性校准性和可扩展性等方面的强弱点，为可靠、稳健的模型开发提供了有价值的建议。
PDFa year ago
MMMMDetection: 开源 MMLab 检测工具箱和基准
MMDetection 是一个包含丰富物体检测和实例分割等相关组件和模块的工具箱，通过基准测试研究不同方法、组件和超参数，提供灵活工具包以重新实现现有方法和开发新的检测器。
PDF5 years ago
机器学习算法的超参数调整重要性
本研究从统计学角度 formalize 了超参数调整问题，提出了基于数据的默认值和量化超参数可调性的一般性措施，并在 OpenML 平台上基于 38 个数据集和 6 个常见机器学习算法进行了大规模基准测试。我们的研究结果提供了超参数默认值，
PDF6 years ago