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谷歌推出 BIG-Bench Mistake 数据集:评估语言模型出错概率和自我纠错能力

谷歌研究院最近推出了一个名为 "BIG-Bench Mistake" 的数据集,用于评估语言模型的出错概率和自我纠错能力。这个数据集由谷歌研究人员使用自家的 BIG-Bench 基准测试创建,其中包含了 255 个逻辑错误。

通过对市面上的语言模型进行测试,研究人员发现,虽然大多数模型能够识别出逻辑错误并进行自我修正,但效果并不理想,通常需要人工干预来纠正模型的输出。谷歌研究人员表示,这个数据集可以帮助改善模型的自我纠错能力,通过微调后的模型,即使是小型模型也通常比零样本提示的大模型表现更好。

谷歌认为,可以使用小型模型来监督大型模型,在模型纠错方面更加高效,降低了 AI 部署成本,并且更容易进行微调。谷歌的研究对于提升语言模型的自我纠错能力具有重要的指导意义。

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文章名称:《谷歌推出 BIG-Bench Mistake 数据集:评估语言模型出错概率和自我纠错能力》
文章链接:https://heehel.com/ai-news/google-big-bench-mistake.html
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