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MMAU：跨多领域代理能力的综合基准
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
随着大型语言模型（LLMs）的发展，对全面基准的需求日益增加，以评估其类人代理能力。现有基准多集中于特定应用，缺乏对驱动结果技能的深入分析。为此，我们推出了大规模多任务代理理解（MMAU）基准，涵盖五个领域的离线任务，评估理解、推理、规划、问题解决和自我纠正等能力，共20个精心设计的任务，提供了评估LLM代理的全面框架。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）的发展增加了对全面基准的需求，以评估其类人代理能力。
- 现有基准多集中于特定应用，强调任务完成，但缺乏对驱动结果技能的深入分析。
- 缺乏细致分析使得难以识别失败的根源。
- 设置这些环境需要大量努力，且在交互任务中可能出现不可靠和不可重复的问题。
- 推出大规模多任务代理理解（MMAU）基准，涵盖五个领域的离线任务，消除复杂环境设置的需求。
- MMAU评估模型在五个领域的能力，包括工具使用、DAG问答、数据科学与机器学习编码、竞赛级编程和数学。
- MMAU涵盖理解、推理、规划、问题解决和自我纠正等五项基本能力。
- MMAU总共设计了20个任务，包含超过3000个独特提示，为评估LLM代理提供了全面框架。
- 通过在MMAU上测试18个代表性模型，提供了深入的分析。
- MMAU不仅揭示了LLM代理的能力和局限性，还增强了其性能的可解释性。
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延伸问答
MMAU基准的主要目的是什么？
MMAU基准旨在评估大型语言模型的类人代理能力，提供全面的评估框架。
MMAU基准涵盖了哪些领域的任务？
MMAU基准涵盖工具使用、DAG问答、数据科学与机器学习编码、竞赛级编程和数学五个领域的任务。
MMAU基准设计了多少个任务？
MMAU总共设计了20个任务，包含超过3000个独特提示。
MMAU基准评估了哪些基本能力？
MMAU基准评估理解、推理、规划、问题解决和自我纠正五项基本能力。
MMAU基准如何解决现有基准的局限性？
MMAU基准通过提供离线任务，消除复杂环境设置的需求，解决了现有基准的局限性。
MMAU基准的测试结果如何？
通过在MMAU上测试18个代表性模型，提供了深入的分析，揭示了LLM代理的能力和局限性。
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