GPT2性能报告：MMLU= 核心性能跑分数据的惊人表现意味着什么？
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引言：为什么我们痴迷于“刷榜”？
在人工智能领域，性能评测基准（Benchmark）是衡量模型能力的“黄金标准”。无论是学术研究还是工业应用，开发者们总是热衷于“刷榜”——通过优化模型在各类评测任务中的表现来证明其优越性。这种现象的背后，是对模型能力透明化和标准化的追求。然而，随着模型能力的快速提升，传统的评测基准是否还能准确反映模型的真实能力？本文将以GPT2为例，探讨其在核心性能跑分数据中的表现，并分析其与同级别竞争对手的对比。
基准测试科普：核心性能跑分数据中的Key指标
在评测GPT2的性能之前，我们需要先了解几个核心的评测指标及其含义：
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MMLU（Massive Multitask Language Understanding）
MMLU是一个涵盖57个学科的多选题评测基准，从基础数学到专业法律，旨在测试模型的多任务语言理解能力。高分意味着模型具备广泛的知识覆盖和推理能力。 -
GSM8K（Grade School Math 8K）
GSM8K包含8500道小学数学应用题，测试模型的多步数学推理能力。它不仅是计算能力的体现，更是逻辑推理的试金石。 -
HumanEval
这是一个代码生成评测基准，包含164个手写的Python编程问题。模型需要根据描述生成正确的代码，并通过单元测试验证其功能性。 -
ARC（AI2 Reasoning Challenge）
ARC专注于科学常识和推理能力，包含7787道小学科学题，分为“简单”和“挑战”两部分，后者需要更强的推理能力。 -
BIG-Bench（Beyond the Imitation Game Benchmark）
这是一个包含200多个任务的综合性评测，涵盖语言、数学、逻辑等多个领域，旨在测试模型的泛化能力。
这些评测指标从不同角度衡量了模型的能力，而GPT2在这些任务中的表现如何？我们将在下一部分详细分析。
GPT2的成绩单解读
GPT2作为OpenAI早期推出的语言模型，虽然在参数规模上远不及后续的GPT3、GPT4，但其性能表现仍值得关注。以下是其在核心评测中的表现：
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MMLU表现
GPT2在MMLU上的得分约为45%，远低于GPT4的86.4%，甚至不及人类平均水平（约90%）。这表明其在多学科知识理解和推理能力上的局限性。 -
GSM8K表现
GPT2在GSM8K上的得分较低，仅能解决约20%的问题。相比之下，GPT4通过链式推理（Chain-of-Thought）可以达到92%的准确率。 -
HumanEval表现
在代码生成任务中，GPT2的表现较为薄弱，仅能完成约15%的任务。而GPT4的通过率高达74%，显示出代码生成能力的显著提升。 -
ARC表现
GPT2在ARC挑战集上的得分约为50%，表明其在科学常识和推理任务中的表现勉强及格。 -
BIG-Bench表现
GPT2在BIG-Bench的多个任务中表现平平，尤其是在需要复杂推理的任务上，得分普遍低于50%。
从这些数据可以看出，GPT2在核心评测中的表现与其参数规模（124M）相符，但在复杂推理、代码生成和多学科知识理解上，与后续大模型存在显著差距。
横向性能对比
为了更全面地理解GPT2的性能，我们将其与同级别的竞争对手进行对比：
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GPT2 vs GPT3
- MMLU：GPT3的得分约为60%，显著高于GPT2的45%。
- GSM8K：GPT3的得分提升至57%，而GPT2仅为20%。
- HumanEval：GPT3的通过率约为48%，远超GPT2的15%。
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GPT2 vs BERT
- MMLU：BERT在语言理解任务上表现优于GPT2，但在多学科知识上稍逊。
- GSM8K：BERT的数学推理能力较弱，与GPT2相当。
- HumanEval：BERT在代码生成任务上表现较差，远不及GPT2。
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GPT2 vs T5
- MMLU：T5在多任务学习上表现优异，得分接近GPT3。
- GSM8K：T5的数学推理能力优于GPT2，但不及GPT3。
- HumanEval：T5在代码生成任务上表现中等，略高于GPT2。
从对比中可以看出，GPT2虽然在语言生成任务上表现尚可，但在复杂推理和多任务学习上，与后续模型（如GPT3、T5）存在明显差距。
结论：GPT2的定位与未来
GPT2作为早期语言模型的代表，其性能表现符合其设计目标——生成连贯的文本。然而，随着评测基准的复杂化和模型能力的提升，GPT2在核心任务上的表现已显得力不从心。尽管如此，它仍然是研究语言模型发展的重要里程碑，为后续模型的优化奠定了基础。
未来，随着评测基准的不断演进（如MMLU-Pro、Humanity’s Last Exam等），我们期待看到更多模型在复杂推理、多模态理解和代码生成上的突破。而对于开发者来说，选择适合任务的模型时，不仅要关注“刷榜”成绩，还需结合实际应用场景的需求。
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