FoundaBench: 评估大型语言模型在中文基础知识能力上的表现
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内容提要
本文介绍了多个针对大型语言模型（LLMs）的评估基准，如F-Eval、psybench、E-EVAL、MedBench和LHMKE，旨在评估其在法律、心理学、教育和医学等领域的能力。研究发现，尽管一些模型优于基础模型，但在复杂科目上仍存在显著差距，尤其在中文任务处理上亟需改进。
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Q&A
F-Eval 评估基准的主要目的是什么？
F-Eval 旨在评估大型语言模型的基本能力，包括表达能力、常识和逻辑。
E-EVAL 评估基准主要针对哪个领域？
E-EVAL 是专为中国 K-12 教育设计的评估基准，涵盖多个学科。
在心理学领域，psybench 评估了哪些方面？
psybench 评估模型在心理学中的优势和劣势，发现不同领域的性能差异显著。
LHMKE 评估基准的特点是什么？
LHMKE 是一个多学科知识评估基准，涵盖 30 个学科的 75 个任务，提供全面评估。
MedBench 主要评估什么内容？
MedBench 评估医学语言模型的知识掌握和推理能力，包含来自医学各领域的问题。
大型语言模型在中文任务处理上存在哪些问题？
大型语言模型在中文任务处理上存在显著的性能差距和改进空间。
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