自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准

在上述排名过程中,该研究收集了模型的成对比较结果,然后使用Bradley-Terry(BT)方法来估计每个模型在排名中的得分。这些得分用于在模型作为评审时赋予它们不同的权重——得分较高的模型在评估其他模型对时影响更大(该研究还使用了其他简单的加权方法,例如基于模型排名的线性递减权重,这将在即将发布的技术报告中...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

同样,假设使用现成的机器学习方法来拟合匹配或IPW的倾向得分模型。在这种情况下,它将寻求可以最小化预测处理状态误差的一个模型,但该模型可能并不会产生最佳倾向得分估计值。为了缓解与因果推断相关的这些和其他核心问题,研究人员已经改进了机器学习方法来估计因果参数。首先,为了将机器学习方法应用于回归插补方法,Bel...

OpenAI翁荔提出大模型“外在幻觉”:万字blog详解抵抗办法、产幻...

他们发现:LLM学习带有新知识的微调示例,要比学习与模型预先存在的知识一致的示例,学得更慢;一旦学习了这些带有新知识的示例,模型产生幻觉的倾向就会增加。具体来说,给定一个封闭式问答数据集(即EntityQuestions)=(,),将Correct(,;,)定义为模型M准确生成正确答案的可能性的估计,当使用随机示例和一定的解码温度来...

大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也...

通过对人类评分与主流的多种自动评估方法的相关性分析,可以得出KIEval的评分与人类评分的相关性显著高于其他自动评估方法这一结论。这表明,KIEval更为贴近人类在多轮对话场景下,针对对话质量的主观判断。最后,考虑到大模型本身可能具有一定偏向性(例如GPT系列模型可能更倾向于自身的输出),作者对大模型本身偏向性对于...

【华龙传媒】周报:腾讯发布新一代大模型混元Turbo,性能超群兼具...

9月2日,中文大模型测评基准SuperCLUE发布《中文大模型基准测评2024年8月报告》,混元大模型凭借在多个核心任务上的出色表现,总得分居国内大模型第一名,成为榜单中进步最快的模型之一。据SuperCLUE报告,在11个能力项的测评中,腾讯混元在其中8项核心任务上排名国内第一,综合来看,“腾讯混元整体能力不俗,是一个非常...

顶刊全文老师讲《创新驱动政策是否提升城市创业活跃度》(论文复刻...

4、多时点DID基准回归模型5、创业活跃度和创新驱动政策及控制变量的变量的选取讲解6、描述性统计与基本回归分析6、平行趋势检验与分析7、稳健性检验,新增企业个数、自雇率、排除创业政策的影响、排除智慧城市的影响等8、多时点倾向得分匹配——双重差分模型(PSM—DID)...

中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究

其中,主观题4000余道,均来源于自建原创未公开并保持高频迭代的主观评测集,严格校准打分标准,采取多人独立匿名评分、严格质检与抽检相结合的管理机制,降低主观偏差的影响。打造丈量大模型能力高峰的“尺子”乃是充满挑战的科研难题。依托科技部“人工智能基础模型支撑平台与评测技术”和工信部“大模型公共服务平台”项目,...

大模型产品化第一年:战术、运营与战略

1.2.4长上下文模型不会让RAG过时随着Gemini1.5提供高达1000万词元大小的上下文窗口,一些人开始质疑RAG的未来。我倾向于认为,Gemini1.5被严重低估了。一个1000万词元的上下文窗口实际上使大多数现有的RAG框架变得不必要。你只需将数据放入上下文中,然后像平常一样与模型对话。想象一下,这对所有专注于RAG的初创...

FEM 一种考虑互惠与竞争的可解释职位推荐的双边异构图模型

在数据实验中对三种方法的结果进行比较,获得最佳的互惠匹配推荐。损失函数采用最广泛使用的平方损失函数度量预测匹配程度y^u,j和真实匹配程度,即HR点击得分yu,j之间的差异,如公式(11)所示。基于以上设计完成了模型基于互惠特征的初始匹配预测,在此基础上,本研究加入基于个性化竞争权重的迭代优化模块。引入个性化...

“巢燧”大模型基准综合评测:多个大模型中文能力超过GPT-3.5

六个安全数据集的结果(得分越高越好)。语言能力选择WPLC作为评测基准(得分越高越好)。结论在过去的一年中,中文大模型在学科知识和数学推理等方面的能力有了显著的提升。相比于开源模型,闭源模型在学科知识、数学推理、语言知识和常识知识等方面的表现更优秀。