【新智元导读】MMLU-CF是一个无污染的多任务语言理解基准测试，旨在更公平、准确地评估大语言模型的能力。通过去污染规则和闭源测试集防止数据泄露，确保评估结果可靠。该基准包含20,000道题目，涵盖14个学科，验证集公开透明，测试集闭源防泄露。 为了提供更为准确、公平的评估，微软亚洲研究院推出了MMLU-CF，它是基于公开数据源，经过去污染设计的大语言模型理解基准，并已在Huggingface上开放。 数据集包含20,000道题目，分为10,000道验证集题目和10,000道测试集题目，其中验证集开源，测试集闭源，涵盖健康、数学、物理、商业、化学、哲学、法律、工程等14个学科领域。 MMLU-CF为大语言模型的评估提供了一个更加公平和可靠的基准，不仅帮助研究者准确理解模型的能力，也为未来模型优化提供了宝贵的数据支持。 研究人员将数据集分为验证集和测试集，确保测试集保持闭源，避免数据泄漏引发的不公正结果。同时，验证集开源以促进透明度，便于独立验证。 在MMLU-CF中，研究人员将数据集划分为测试集和验证集，并通过计算「绝对分数差异」评估模型的泛化能力。统计结果显示，约60%的差异值小于0.5，96%的差异值低于1.0，表明测试集和验证集的评估结果高度一致。
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