LongBench：评估LLM长文本理解和推理能力

LongBench：评估LLM长文本理解和推理能力

LongBench LongBench v2 and LongBench (ACL 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongBench

项目介绍

LongBench v2 是一个专注于评估大型语言模型（LLM）对长文本理解和推理能力的数据集和评估框架。它设计用于处理现实世界中的多任务问题，要求模型能够进行深度理解和推理。LongBench v2 通过提供不同长度和难度的上下文，覆盖多种实际应用场景，旨在为研究和开发超越人类能力水平的长文本AI系统提供可靠的评价标准。

项目技术分析

LongBench v2 的技术核心在于构建了一个具有挑战性的长文本理解评估环境。数据集包含了503个具有挑战性的多选题，上下文长度从8千到200万字不等。这些任务涵盖了单文档问答、多文档问答、长文本学习、长对话历史理解、代码库理解和长结构数据理解等六个主要任务类别。

为了确保评估的质量和难度，LongBench v2 通过自动化和手动审核过程，从近100名具有不同专业背景的高学历人士那里收集数据。结果显示，即使在搜索工具的帮助下，人类专家在15分钟内正确回答的准确率也只有53.7%。这表明，即使是高性能的模型，在直接回答问题时，准确率也只有50.1%，而包含更长推理过程的o1-preview模型，准确率为57.7%，超过了人类基准。

项目技术应用场景

LongBench v2 的应用场景广泛，包括但不限于：

• 学术研究：为长文本理解和推理的研究提供标准数据集。
• 模型训练：用于训练和评估LLM在长文本处理任务上的性能。
• 教育评估：评估学习者在处理复杂长文本问题时的理解和推理能力。

项目特点

LongBench v2 的特点如下：

1. 长度多样性：上下文长度从8千到200万字不等，大多数在128千字以下。
2. 难度挑战性：难度足够高，即使是人类专家在有限时间内也难以准确回答。
3. 场景覆盖性：涵盖了多种现实场景，确保评估的全面性。
4. 评估可靠性：所有问题均为选择题格式，以确保评估的可靠性。

通过这些特点，LongBench v2 为研究者和工程师提供了一个宝贵的工具，用于推进长文本理解和推理技术的发展。

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