本文是LLM系列文章,针对《BIBench: Benchmarking Data Analysis Knowledge of Large Language
Models》的翻译。
摘要
大型语言模型(LLM)已经在广泛的任务中展示了令人印象深刻的功能。然而,他们在数据分析专业领域的熟练程度和可靠性,特别是在关注数据驱动思维的情况下,仍然不确定。为了弥补这一差距,我们引入了BIBench,这是一个全面的基准测试,旨在评估商业智能(BI)背景下LLM的数据分析能力。BIBench从三个维度评估LLM:1)BI基础知识,评估模型的数字推理和对金融概念的熟悉程度;2) BI知识应用,确定模型快速理解文本信息和从多个视图生成分析问题的能力;以及3)BI技术技能,检查模型对技术知识的使用,以应对现实世界中的数据分析挑战。BIBench包含11个子任务,涵盖三类任务类型:分类、提取和生成。此外,我们还开发了BIChat,这是一个具有超过一百万个数据点的特定领域数据集,用于微调LLM。我们将在https://github.com/cubenlp/BIBench发布BIBenchmark、BIChat和评估脚本。该基准旨在为LLM能力的深入分析提供一种衡量标准,并促进LLM在数据分析领域的进步。
1 引言
2 相关工作
3 BI基准
4 BIchat
5 结论
在这项工作中,我们提出了BIBench,这是一个评估大型语言模型在数据分析领域能力的评估基准,包括在三
BIBench是一个评估大型语言模型(LLM)在商业智能(BI)环境中数据分析能力的全面基准。它包含11个子任务,涉及分类、提取和生成,从BI基础知识、知识应用和技术技能三个方面进行评估。此外,还推出了BIChat,一个使用超过一百万个数据点微调的特定领域数据集,以实现自然语言交互的数据分析。未来工作将关注增强模型处理复杂分析任务、处理视觉数据和平衡一般知识与专业领域知识的能力。
已下架不支持订阅

1865

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



