【AI大模型评测】基准测试

基准测试的背景介绍

1. MMLU (Massive Multitask Language Understanding): MMLU 是一个用于评估人工智能在大规模多任务语言理解方面的能力的基准测试。它通常包含多种不同的语言任务，如文本分类、问答、摘要生成等，旨在全面考察模型在理解自然语言方面的广泛适用性和准确性。

2. MATH: MATH 数据集是一个专门设计来衡量人工智能解决数学问题能力的基准。它包含了各种数学问题，从基础算术到更高级的数学概念，用以测试模型是否能够正确理解数学问题并给出准确的解答。

3. GPQA (Grade School Physics Question Answering): GPQA 是一个研究生级别的Google验证问答基准测试，旨在评估模型对于生物学、物理学和化学等学科领域的深入理解。该数据集包含448个多项选择题，这些问题的难度极高，以至于即使是追求或持有博士学位的专家，其正确率也仅为65%，而非专家的准确率更是低至34%，即便他们可以无限制地使用网络资源。

4. DROP (Discrete Reasoning over Paragraphs): DROP 是一个阅读理解基准测试，要求模型对给定的段落进行离散推理。这种类型的任务通常涉及到理解文本中的逻辑关系、因果关系等，并需要模型在有限的信息中做出推断和决策。

5. MGSM (Multi-Language Grade School Math): MGSM 是一个多语言小学数学数据基准测试，旨在评估