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MMLU-Pro: 一个更强大和具有挑战性的多任务语言理解基准测试
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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
本论文介绍了MMLU-Pro，一个增强的数据集，旨在扩展主要以知识驱动的MMLU基准测试，并集成了更具挑战性和关注推理的问题。实验证明MMLU-Pro提高了挑战性，准确率下降了16％至33％，对不同提示的模型评分的敏感性也下降了。在MMLU-Pro上，采用CoT推理的模型表现更好。评估结果证实MMLU-Pro是一个更有区分性的基准测试。
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关键要点
- 本论文介绍了MMLU-Pro，一个增强的数据集，旨在扩展MMLU基准测试。
- MMLU-Pro集成了更具挑战性和关注推理的问题，从4个选项扩展到10个选项。
- MMLU-Pro消除了MMLU中的琐碎和噪声问题。
- 实验证明MMLU-Pro提高了挑战性，导致准确率下降了16%至33%。
- MMLU-Pro对不同提示的模型评分的敏感性下降。
- 在MMLU-Pro上，采用Chain of Thought (CoT)推理的模型表现更好。
- MMLU-Pro包含更复杂的推理问题，与原始MMLU的研究结果形成鲜明对比。
- 评估结果证实MMLU-Pro是一个更有区分性的基准测试，以更好地追踪领域的进展。
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