一文读懂AI大模型之「盾」!全行业283个LLM基准测试都在这了
他们指出,当前基准测试存在因数据污染导致的“分数虚高”、因文化和语言偏见导致的“不公平评估”,以及缺乏对过程可信度和动态环境的评估等问题,并为未来基准测试创新提供了可参考的设计范式。
他们指出,当前基准测试存在因数据污染导致的“分数虚高”、因文化和语言偏见导致的“不公平评估”,以及缺乏对过程可信度和动态环境的评估等问题,并为未来基准测试创新提供了可参考的设计范式。
当今AI领域,开源大型语言模型(LLM)的选择日益丰富,但如何权衡生成速度与任务性能,成为摆在开发者和项目负责人面前的核心难题。一项对40余款0.5B至235B参数量模型的最新基准测试,揭示了“越大越好”或“越快越好”并非放之四海而皆准的答案。本文将深入剖析这