本文介绍: 文章将NLP大模型的应用场景和评估方法进行了分类,选择了7个评价指标,并进行了16个核心场景、30个大语言模型的评测。:包括问答任务和数据集、信息检索任务和数据集、摘要生成任务和数据集、情感分析任务和数据集、毒性检测任务和数据集以及其他类型的文本分类任务和数据集。:参与比较的模型包括Anthropic LM(窗口很大),T5,GPT-3 davinci,清华大学的GLM和俄罗斯的YaLM等。:一般来说,模型越大效果越好;这篇文章是斯坦福大学的团队完成的一篇大语言模型的评测文章,文章的简称为HELM。
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