OpenAI 发布MMMLU数据集：更广、更深评估 AI 模型，支持简体中文

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科技媒体 marktechpost 昨日（9 月 23 日）发布博文，报道称 OpenAI 在 Hugging Face 上发布了多语言大规模多任务语言理解（MMMLU）数据集。

背景

随着语言模型日益强大，评估其在不同语言、认知和文化背景下的能力已成为当务之急。

OpenAI 决定推出 MMMLU 数据集，通过提供强大的多语言和多任务数据集，来评估大型语言模型（LLMs）在各种任务中的性能，从而应对这一挑战。

MMMLU 数据集简介

MMMLU 数据集包含一系列问题，涵盖各种主题、学科领域和语言。其结构旨在评估模型在不同研究领域中需要常识、推理、解决问题和理解能力的任务中的表现。

MMMLU 的创建反映了 OpenAI 对测量模型实际能力的关注，尤其是在 NLP 研究中代表性不足的语言，纳入多种语言可确保模型在使用英语时有效，并能胜任全球使用的其他语言。

MMMLU 数据集核心

涵盖范围广

MMMLU 数据集是同类基准中最广泛的基准之一，涵盖了从高中问题到高级专业和学术知识的多种任务。

研究人员和开发人员在利用 MMMLU 数据集过程中，可以调用不同难度的问题，测试大预言模型在人文、科学和技术主题下的表现。

更考验深层认知

这些问题都经过精心策划，以确保对模型的测试不局限于表面理解，而是深入研究更深层次的认知能力，包括批判性推理、解释和跨领域解决问题的能力。

多语言支持

MMMLU 数据集的另一个值得注意的特点是它的多语言范围，支持简体中文。该数据集支持多种语言，可以进行跨语言的综合评估。

然而，以英语数据训练的模型在使用其他语言时往往需要帮助来保持准确性和连贯性。MMMLU 数据集提供了一个框架，用于测试传统上在 NLP 研究中代表性不足的语言模型，从而弥补了这一差距。

MMMLU 数据集意义

MMMLU 的发布解决了人工智能界的几个相关挑战。它提供了一种更具多样性和文化包容性的方法来评估模型，确保它们在高资源和低资源语言中都能表现出色。

MMMLU 的多任务特性突破了现有基准的界限，它可以评估同一模型在不同任务中的表现，从类似琐事的事实回忆到复杂的推理和问题解决。这样就能更细致地了解模型在不同领域的优缺点。

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OpenAI 在 Hugging Face