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Google 推出自我纠错数据集

文強已获得官方认证 2024-1-16 09:07



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近日, Google 研究院利用自家 BIG-Bench 基准测试构建了一个名为「BIG-Bench Mistake」的数据集。该数据集的主要目的是评估当前市场上流行的语言模型在「出错概率」及「纠错能力」方面的表现。

Google 团队首先使用 PaLM 语言模型在 BIG-Bench 基准测试中执行了五项任务,并在其生成的「思维链」中故意引入逻辑错误,接着将这些包含错误的思维链被重新提交给模型,以测试其能否识别出其中的错误。

经过多轮迭代和优化,研究人员最终构建了一个包含 255 项逻辑错误的「BIG-Bench Mistake」数据集。这些错误被设计成简单明了的形式,以便于语言模型从基本的逻辑错误开始逐步提高其错误识别能力。





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