DetectBench: 大型语言模型能否检测并拼凑隐含证据？
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一个称为 DetectBench 的基准测试，旨在验证检测和组合长篇背景中的隐含证据的能力，并通过提出的 Detective Reasoning Prompt 和 Finetune 方法增强 LLMs 在证据检测中的性能。实验证明，现有 LLMs 在长篇背景中检测证据的能力远远不及人类，但 Detective Reasoning Prompt 有效地增强了强大 LLMs...
研究者引入了一个新的基准测试，评估多模式大型语言模型在预测推理方面的能力。他们开发了三种评估方法，揭示了当前流行的多模式大型语言模型在预测推理任务中的优缺点。这个基准测试为多模式大型语言模型提供了一个标准化的评估框架，并促进了更先进的模型的发展。
