夕小瑤科技說(shuō) 分享 隨著大語(yǔ)言模型不斷調(diào)優(yōu)，大模型擁有了更優(yōu)越的理解人類話語(yǔ)、指令并且生成類似人類語(yǔ)言文本的能力。機(jī)器和人類終歸不同，如何最快速地判斷機(jī)器是否能正確理解人類的知識(shí)和語(yǔ)言，成為我們共同關(guān)注的問(wèn)題。 由此，甲骨易AI研究院推出了中文大語(yǔ)言模型成熟度評(píng)測(cè)——LucyEval，能夠通過(guò)對(duì)模型各方面能力的客觀測(cè)試，找到模型的不足，幫助設(shè)計(jì)者和工程師更加精準(zhǔn)地調(diào)整、訓(xùn)練模型，助力大模型不斷邁向更智能的未來(lái)。
Lucy的每一個(gè)字母背后都代表了不同的意義，包含著甲骨易AI研究院設(shè)計(jì)LucyEval時(shí)所考量的維度和堅(jiān)持的理念。
"Lucy" 包含以下含義： Linguistic Fundamentals (基礎(chǔ)理解能力) ：描述模型對(duì)基礎(chǔ)語(yǔ)法、詞匯和句子結(jié)構(gòu)的理解程度。 Cognitive Reasoning (推理能力)：評(píng)價(jià)模型是否能從給定的信息中進(jìn)行邏輯推斷或解決復(fù)雜問(wèn)題。 Yield of Specialized Outputs (特殊生成能力）：測(cè)試模型在生成特定類型或風(fēng)格的文本（例如詩(shī)歌、代碼或?qū)I(yè)文章）時(shí)的效能。 目前，LucyEval已發(fā)布如下兩項(xiàng)測(cè)試集。 大規(guī)模多任務(wù)中文理解能力測(cè)試 Massive Multitask Chinese Understanding2023年4月25日，針對(duì)中文大模型理解能力測(cè)試缺失且推出高質(zhì)量中文評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集迫在眉睫這一現(xiàn)狀，甲骨易AI研究院率先發(fā)布（首發(fā)）了一套大規(guī)模多任務(wù)中文大模型理解能力測(cè)試。 中文大模型多學(xué)科生成能力自動(dòng)化評(píng)測(cè)基準(zhǔn) Chinese Generation Evaluation 目前領(lǐng)域內(nèi)的評(píng)測(cè)大多都只針對(duì)模型的中文理解能力，通過(guò)選擇題由模型直接生成答案，或者提取模型對(duì)各個(gè)答案選項(xiàng)的輸出概率。從評(píng)測(cè)大模型的生成能力的角度，這些評(píng)測(cè)基準(zhǔn)就存在很大的局限性。 在率先發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)中文大模型理解能力測(cè)試后，甲骨易AI研究院于8月9日正式發(fā)布一套自動(dòng)測(cè)評(píng)中文大模型多學(xué)科生成能力的評(píng)測(cè)基準(zhǔn)。 基準(zhǔn)包含11000道題目，涵蓋科技工程、人文與社會(huì)科學(xué)、數(shù)學(xué)計(jì)算、醫(yī)師資格考試、司法考試、注冊(cè)會(huì)計(jì)師考試等科目下的55個(gè)子科目。題型分為名詞解釋、簡(jiǎn)答題和計(jì)算題三種類型。同時(shí)，甲骨易AI研究院還設(shè)計(jì)了一套復(fù)合打分方式Gscore，使評(píng)分過(guò)程更加合理、科學(xué)。 甲骨易AI研究院使用本評(píng)測(cè)基準(zhǔn)對(duì)以下模型進(jìn)行了zero-shot測(cè)試，包括GPT-4、ChatGLM-Std、訊飛星火Spark Desk、文心一言ERNIE Bot等。
本次受測(cè)中文大語(yǔ)言模型 從所有模型在六大類科目的平均分來(lái)看，GPT-4取得最高分41.12，比最低分32.28高出8.84分。
本次受測(cè)中文大語(yǔ)言模型平均得分 受測(cè)模型在其他學(xué)科的表現(xiàn)詳見(jiàn)評(píng)測(cè)地址：
未來(lái)，甲骨易AI研究院將矢志不移地為提升中文大語(yǔ)言模型能力為目標(biāo)，持續(xù)研究適應(yīng)其發(fā)展的測(cè)試集，期待與同樣關(guān)注大語(yǔ)言模型發(fā)展的業(yè)界同仁攜手共建。
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