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DiscoveryBench：基于大型语言模型的数据驱动发现
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原文中文，约2900字，阅读约需7分钟。
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内容提要
最近，大型语言模型（LLMs）在任务自动化和数据分析领域取得了一定进展。为评估其能力，研究引入了TaskBench和BIBench基准，涵盖任务分解和工具调用等方面。实验结果显示，LLMs在复杂编程任务和科学问题解决中表现不佳，强调了改进的必要性。这些基准旨在推动LLMs在实际应用中的发展。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在任务自动化中起着核心作用，但缺乏系统的基准来促进其发展。
- 引入了TaskBench基准，评估LLMs在任务分解、工具调用和参数预测等方面的能力。
- 实验结果表明，TaskBench有效反映了LLMs在任务自动化中的能力，并具有高一致性。
- BIBench基准评估LLMs在商业情报领域的数据分析能力，涵盖11个子任务。
- 开发了BIChat数据集，用于优化LLMs在商业情报中的应用。
- 引入了3DBench基准，评估多模态大型语言模型（MLLMs）的性能，解决评估缺乏的问题。
- Bench基准测试集用于评估LLMs在复杂编程任务中的能力，结果显示LLMs在遵循复杂指令方面表现不佳。
- SciBench基准套件旨在检验LLMs解决复杂科学问题的推理能力，结果显示当前LLMs表现不尽如人意。
- CMDBench基准测试评估复合人工智能系统中的数据发现性能，发现设计对任务性能有显著影响。
- DevBench基准评估LLMs在软件开发生命周期中的表现，发现当前模型在理解复杂结构和高级编程概念方面存在困难。
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延伸问答
TaskBench基准的主要功能是什么？
TaskBench基准用于评估大型语言模型在任务自动化中的能力，涵盖任务分解、工具调用和参数预测等方面。
BIBench基准评估哪些方面的能力？
BIBench评估大型语言模型在商业情报领域的基础知识、知识应用和技术技能，包含11个子任务。
3DBench基准的目的是什么？
3DBench基准旨在评估多模态大型语言模型的性能，解决评估缺乏的问题。
当前大型语言模型在复杂编程任务中的表现如何？
实验结果显示，当前大型语言模型在遵循复杂指令方面表现不佳，得分最高仅为60%。
SciBench基准的主要目标是什么？
SciBench基准旨在系统检验大型语言模型解决复杂科学问题所需的推理能力。
DevBench基准测试评估哪些方面的能力？
DevBench评估大型语言模型在软件开发生命周期中的表现，包括设计、实施和测试等阶段。
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