NLPBench：评估大型语言模型在解决 NLP 问题上的能力
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过独特的基准数据集 NLPBench，评估了大型语言模型在自然语言处理中的问题解决能力，并发现高级提示策略的有效性不稳定，对 LLMs 性能有时造成损害，尤其是较小的模型 LLAMA-2（13 亿参数）中表现更明显；同时发现大型语言模型在科学问题解决能力方面存在特定的不足，逻辑分解和推理的薄弱性明显影响结果。
SciBench是一个广泛基准套件，用于检验大型语言模型在解决复杂科学问题时的推理能力。SciBench包含两个数据集，通过对两个代表性LLM进行深入的基准研究，结果表明当前LLM的表现不尽如人意，综合得分仅为35.80%。作者预计SciBench将催生LLM的推理能力进一步发展，从而最终促进科学研究和发现。
