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综合性的中文评估基准，专门用于评估语言在中文语境下的知识和推理能力。CMMLM涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题，比如：需要计算和推理的自然学科、需要知识的人文科学和社会学科以及需要生活常识的中国驾驶规则等，包括在其他地区或语言中并不适用的中国特定答案。全面的中文基础模型评估套件，涵盖了52个不同学科的13948个多项选择题，分为4个难度级别。由人类问题作者创建的8.5K高质量多样化小学数学单词问题的数据集，通过这套数据集可以评估大模型的数学推理运算能力。

Transformer算法是一种基于的深度学习模型，相比较RNN网络结构，最大优势是可以并行计算，创新点在于完全摒弃了传统序列模型（RNN、LSTM）中的循环结构，克服了传统序列模型在处理长距离依赖和并行计算方面的局限性，采用架构，依赖于注意力机制来捕捉序列数据中元素之间的相关性。