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HumanRankEval: 作为对话助手的语言模型的自动评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种新的自动评估任务HumanRankEval（HRE），通过对答案进行排列并计算与人类排名的相关性，证明了HRE的有效性。研究还发现HRE在不同大小的预训练和指导调整语言模型中的效率，并且对模型变化特别敏感。
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关键要点
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研究人员提出了一种新的自动评估任务：HumanRankEval（HRE）。
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HRE由一个大规模、多样化和高质量的问题集组成，每个问题都有几个由人类撰写和评分的答案。
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通过排列答案并计算与人类排名的相关性，证明了HRE的有效性。
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研究了HRE在不同大小的预训练和指导调整语言模型中的效率。
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HRE与人类判断相关，并且对模型变化特别敏感。
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