是准确性而对于任务评估

Joitarani9o

每组问题答案由个标记进行评估。根据我们自己的算法解决了差异。例如如果第一个标记者认为所研究的模型比更好第二个标记者则相反第三个标记者认为模型的答案同样糟糕则认为两个模型的答案同样糟糕。来自即时工程师的基准在这种情况下模型没有与进行比较而只是接受了评估。最高分等于数据集中的问题数即。特定问题的答案可以给出三个分数和。如果答案与以下内容无关则给出分问题不正确或包含许多错误。在的情况下答案可能部分正确或包含少量逻辑和拼写错误。如果答案完全正确且有意义则给出一个答案。

由于基准测试包括多种项目格式包括分类多项选择和开放式问题因此评估每个项目的指标也有所不同。例如对于任 亚美尼亚电报号码数据 务评估指标指标是分数。最终指标是除道德任务之外的所有任务的平均值。您可以在文章中阅读更多内容。的比较结果下图显示了在我们的基准测试中将各种俄语模型与进行比较的结果。我们并没有立即得出这个结果我们的的第一个版本仅在的情况下击败了。我们还计算了哪些类别和哪些模型获胜。最好地处理从文本和中提取信息的类别但在分类任务中我们不如。封闭质量保证创意写作和头脑风暴类别中的最佳答案来自。




在其他类别中和并列冠军。值得注意的是模型在每个类别中都有些相似而则向右移动在从文本中提取信息和摘要的任务上表现不佳。让我们看一下和的问题和答案的具体示例战胜的案例从上下文中检测证据答案。模型的答案不正确因为答案已经存在于问题的上下文中。的回答。模型的答案不正确因为答案已经存在于问题的上下文中。回复。回复。两种模型响应良好的情况通过文本请求编写简单代码响应正确代码有效。