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Mercury: LLM 代码综合效率评估
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近，TaskBench和TaskEval被引入来评估语言模型在任务自动化中的能力。实验结果显示，TaskBench是一个全面可靠的基准，能够有效反映语言模型的能力。
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关键要点
- 大型语言模型的进展促进了任务自动化的发展。
- 任务自动化涉及任务分解、工具调用和参数预测三个关键阶段。
- 缺乏系统化和标准化的基准来评估语言模型在任务自动化中的能力。
- 引入了 TaskBench 来评估语言模型在任务自动化中的能力。
- TaskBench 通过工具图和反指导方法生成高质量的评估数据集。
- 提出了 TaskEval 来从不同方面评估语言模型的能力。
- 实验结果表明，TaskBench 能有效反映语言模型在任务自动化中的能力。
- TaskBench 相对于人工评估具有高一致性，是一个可靠的基准。
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