TCMBench：中医药领域大型语言模型综合评估基准
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本文介绍了针对大型语言模型的评估工具和基准测试，特别关注中文和中医领域。研究提出了CMB、MedBench和Qibo等工具，旨在评估模型在医学和传统汉语中的表现，揭示其能力与局限性，促进中医智能助手的发展，并强调本土化模型的必要性。
❓
Q&A
CMB工具的主要功能是什么？
CMB工具用于评估中文和医学领域的大型语言模型，旨在促进中医领域的普及和改进。
MedBench包含多少个医学问题？
MedBench包含40,041个医学问题。
Qibo模型的开发基础是什么？
Qibo模型是基于LLaMA开发的，专注于中医领域。
TCM-QA数据集的评估结果如何？
TCM-QA数据集评估显示中文提示在知识召回和推理能力上表现更好。
CMMLU基准测试的目的是什么？
CMMLU基准测试旨在评估多种领域的中文大型语言模型性能。
C^3bench评估了哪些任务？
C^3bench评估了古文理解任务中的15个大语言模型。
🏷️
