CoverBench: 复杂声称验证的挑战性标准测试
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。CoverBench 介绍了一种验证语言模型输出的复杂推理任务的基准测试,并提供了具备多样性评估的数据集,包括多个领域、推理类型和标准化的长输入。数据经过质量审核,提供了具有挑战性且有很大提升空间的竞争基准结果。
计算机科学(CS)是人工智能和现代社会发展的关键。CS-Bench是第一个用于评估LLM在CS领域性能的基准,包括5K个测试样本,涵盖26个子领域。通过CS-Bench,对30多个LLM进行了评估,揭示了性能与模型规模的关系,并分析了失败原因。LLM在CS领域的能力与数学和编码能力高度相关。数学和编码专家LLM在几个CS子领域表现出强大性能。CS-Bench将成为LLM在CS领域应用的基石,并为评估LLM的推理能力开辟新途径。