元宇宙風口下，視覺中國如何重估？
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9 月 24 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（9 月 23 日）發布博文，報道稱 OpenAI 在 Hugging Face 上發布了多語言大規模多任務語言理解（MMMLU）數據集。
背景隨著語言模型日益強大，評估其在不同語言、認知和文化背景下的能力已成為當務之急。
OpenAI 決定推出 MMMLU 數據集，通過提供強大的多語言和多任務數據集，來評估大型語言模型（LLMs）在各種任務中的性能，從而應對這一挑戰。
MMMLU 數據集簡介MMMLU 數據集包含一系列問題，涵蓋各種主題、學科領域和語言。其結構旨在評估模型在不同研究領域中需要常識、推理、解決問題和理解能力的任務中的表現。
MMMLU 的創建反映了 OpenAI 對測量模型實際能力的關注，尤其是在 NLP 研究中代表性不足的語言，納入多種語言可確保模型在使用英語時有效，并能勝任全球使用的其他語言。
MMMLU 數據集核心涵蓋范圍廣
MMMLU 數據集是同類基準中最廣泛的基準之一，涵蓋了從高中問題到高級專業和學術知識的多種任務。
研究人員和開發人員在利用 MMMLU 數據集過程中，可以調用不同難度的問題，測試大預言模型在人文、科學和技術主題下的表現。
更考驗深層認知
這些問題都經過精心策劃，以確保對模型的測試不局限于表面理解，而是深入研究更深層次的認知能力，包括批判性推理、解釋和跨領域解決問題的能力。
多語言支持
MMMLU 數據集的另一個值得注意的特點是它的多語言范圍，支持簡體中文。該數據集支持多種語言，可以進行跨語言的綜合評估。
然而，以英語數據訓練的模型在使用其他語言時往往需要幫助來保持準確性和連貫性。MMMLU 數據集提供了一個框架，用于測試傳統上在 NLP 研究中代表性不足的語言模型，從而彌補了這一差距。
MMMLU 數據集意義MMMLU 的發布解決了人工智能界的幾個相關挑戰。它提供了一種更具多樣性和文化包容性的方法來評估模型，確保它們在高資源和低資源語言中都能表現出色。
MMMLU 的多任務特性突破了現有基準的界限，它可以評估同一模型在不同任務中的表現，從類似瑣事的事實回憶到復雜的推理和問題解決。這樣就能更細致地了解模型在不同領域的優缺點。
附上參考地址
Multilingual Massive Multitask Language Understanding (MMMLU) dataset
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