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UBENCH：使用多项选择题对大型语言模型中的不确定性进行基准测试
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
针对大型语言模型（LLMs）的可解释性低，现有评估系统忽视了响应的不确定性。提出了UBENCH，一个全面评估LLM可靠性的基准，包括3,978个多项选择题。UBENCH取得了最先进的性能，同时节省计算资源。评估了15个热门LLM，发现GLM4和GPT-4表现突出。探讨了Chain-of-Thought提示、角色扮演提示、选项顺序和温度对LLM可靠性的影响，并分析了对不同LLM的不同效果。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）的可解释性低，现有评估系统忽视响应的不确定性。
- 提出了UBENCH，一个全面评估LLM可靠性的基准，包括3,978个多项选择题。
- UBENCH取得了最先进的性能，并显著节省计算资源。
- 评估了15个热门LLM，发现GLM4和GPT-4表现突出。
- 探讨了Chain-of-Thought提示、角色扮演提示、选项顺序和温度对LLM可靠性的影响。
- 分析了不同提示对不同LLM的不同效果。
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