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提出基座语言模型评测设置选择框架
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AI 综述
针对基座语言模型评测中评测设置如何选择的问题，该研究提出以单调性、非随机性和排序一致性三项信号准则作为规范元度量，用来检验任务形式、上下文示例数量等 8 个评测设置维度。实验在早期预训练场景中展开：覆盖 4 种语言的 80 个任务，对比 26 个 2B 参数单语模型，并在 3 个参数量 ≥7B 的更大 LLM 上做同样检验。结果显示，多 prompt 等选择始终有用；而任务形式等选择是否更优，取决于模型规模。该工作针对“不知道如何评测时怎么评测”的情形，为挑选可靠的评测设置提供了可操作依据。
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最新进展10月15日 12:00
最新论文用三项信号准则检验8个评测维度，发现多prompt等选择始终有用，任务形式等是否更优取决于模型规模。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CL不知道如何评测时怎么评测？为基座语言模型 benchmark 选择可靠的评测设置
研究把单调性、非随机性和排序一致性三项信号准则用作规范元度量，检验任务形式、上下文示例数量等 8 个评测设置维度。在早期预训练场景中，用 4 种语言的 80 个任务对比 26 个 2B 参数单语模型，并在 3 个 ≥7B 的更大 LLM 上做同样检验。结果显示多 prompt 等选择始终有用，而任务形式等选择是否更优取决于模型规模。
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