Humanity's Last Exam

Humanity's Last Exam

Humanity's Last Exam 是一个由全球专家合作开发的多模态基准测试,旨在衡量大型语言模型在学术领域的表现。它包含来自 50 个国家超过 500 个机构的近 1000 名专家贡献的 3000 个问题,覆盖超过 100 个学科。该测试旨在成为最终的封闭式学术基准,通过挑战模型的极限来推动人工智能技术的发展。其主要优点是难度高,能够有效评估模型在复杂学术问题上的表现。

需求人群:

"该产品主要面向人工智能研究人员、开发者以及政策制定者。它为研究人员提供了一个衡量和比较不同语言模型性能的标准化工具,帮助开发者发现模型的不足并改进,同时也为政策制定者提供了评估 AI 技术发展水平的参考,以便制定相关的政策和措施。"

使用场景示例:

研究人员可以使用该基准测试来评估和比较不同语言模型在学术领域的表现,从而选择更适合的模型。

开发团队可以利用测试结果发现模型的弱点,针对性地改进算法,提升模型性能。

政策制定者可以参考该测试的结果,了解 AI 技术的发展水平,制定相应的监管和治理措施。

产品特色:

提供 3000 个涵盖多学科的挑战性问题,用于测试模型的学术能力

包含多模态问题,涉及文本、图像等多种形式,全面评估模型能力

通过公开问题和保留私有测试集,防止模型过拟合

提供准确率和校准误差的量化评估,帮助衡量模型的性能

为研究人员和政策制定者提供 AI 进步的参考点,促进相关讨论

使用教程:

访问官网 https://lastexam.ai/,了解测试的基本信息和规则

下载公开的测试数据集,用于初步评估模型性能

根据测试要求,对模型进行训练和优化,以提高在该基准测试上的表现

提交模型的测试结果,获取准确率和校准误差等量化评估指标

根据评估结果,进一步改进模型,或与其他研究人员交流经验

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