解读Claude 3.5 测评报告

Claude 3.5 的评估如下表所示，评估了在不同语言模型任务中的表现，并与其他领先模型进行比较。我们选取了七项关键任务，涵盖了推理、知识、代码生成、多语言数学、文本推理、混合评估和数学问题解决等方面。

测试结果表明，Claude 3.5 在大多数任务中表现出色，尤其是在推理和知识方面。

根据上面数据，Claude3.5具体表现如下：

• 研究生水平推理 (GPQA, Diamond): Claude 3.5 在 0-shot CoT 设置下取得了 59.4% 的准确率，略高于 GPT-40 的 53.6%。这表明 Claude 3.5 在处理复杂推理问题方面具有优势。
• 本科水平知识 (MMLU): Claude 3.5 在 5-shot 设置下取得了 88.7% 的准确率，与 GPT-40 相同，略高于 Gemini 1.5 Pro 和 Llama-400b。这表明 Claude 3.5 拥有丰富的知识储备，能够应对各种学科的知识问题。
• 代码生成 (HumanEval): Claude 3.5 在 0-shot 设置下取得了 92.0% 的准确率，领先于其他模型。这表明 Claude 3.5 在代码生成方面具有较强的能力，能够理解代码逻辑并生成高质量的代码。
• 多语言数学 (MGSM): Claude 3.5 在 0-shot CoT 设置下取得了 91.6% 的准确率，略高于 GPT-40 和 Gemini 1.5 Pro。这表明 Claude 3.5 能够理解和解决不同语言的数学问题。
• 文本推理 (DROP, F1 score): Claude 3.5 在 3-shot 设置下取得了 87.1 的 F1 score，领先于其他模型。这表明 Claude 3.5 能够理解文本内容，并进行复杂的推理以回答问题。
• 混合评估 (BIG-Bench-Hard): Claude 3.5 在 3-shot CoT 设置下取得了 93.1% 的准确率，领先于其他模型。这表明 Claude 3.5 能够应对各种类型的任务，并展现出强大的适应能力。
• 数学问题解决 (MATH): Claude 3.5 在 0-shot CoT 设置下取得了 71.1% 的准确率，略高于 GPT-40，但低于 Gemini 1.5 Pro。这表明 Claude 3.5 在解决数学问题方面具有潜力，但仍有提升空间。
• 小学数学 (GSM8K): Claude 3.5 在 0-shot CoT 设置下取得了 96.4% 的准确率，领先于其他模型。这表明 Claude 3.5 能够轻松解决小学数学问题。

总结:

Claude 3.5 在大多数任务中表现出色，尤其是在推理、知识和代码生成方面。它在处理复杂推理问题、应对各种学科的知识问题、生成高质量代码以及解决多语言数学问题方面展现出优势。虽然在数学问题解决方面仍有提升空间，但总体而言，Claude 3.5 是一款功能强大的语言模型，在各种任务中展现出卓越的能力。

有关测试项目的说明：

1）Graduate level reasoning (GPQA, Diamond)

GPQA（Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark）是一个包含 448 个由生物学、物理学和化学领域专家编写的具有挑战性的多项选择题数据集。数据集有较高的的质量和难度：拥有或正在攻读相应领域博士学位的专家达到 65% 的准确率（扣除专家事后识别的明显错误后为 74%），而具有高度技能的非专家验证者仅达到 34% 的准确率，尽管他们平均花费超过 30 分钟的时间，并且可以无限制地访问互联网（即问题具有“Google-proof”），这里“Google-proof” 指的是设计成:即使拥有不受限制的互联网访问权限，也无法通过搜索找到答案的问题。GPQA Diamond 是 GPQA 数据集中的一个精选子集，它包含最具挑战性和最客观的问题。GPQA Diamond 中的问题必须经过两位专家验证者的一致同意，并且两位专家都必须回答正确。这确保了问题的客观性和正确性。大多数非专家验证者（至少 2/3）必须回答错误，这确保了问题对具有高度技能和资源的人来说仍然具有挑战性。

 

2） 0-shot CoT

CoT 指的是"Chain-of-Thought"，中文翻译为 思维链。思维链 (CoT) 是一种提示工程技术，用于增强语言模型的推理能力。它通过向模型提供一系列中间步骤来解决问题，而不是直接给出答案。0-shot CoT 指的是 不使用任何示例 来训练模型进行思维链推理。模型需要从零开始，自己推导出解决问题的步骤。5-shot CoT 指的是 使用 5 个示例 来训练模型进行思维链推理。模型通过学习这些示例中的推理步骤，能够更好地理解如何解决类似的问题。简而言之，0-shot CoT 就是让模型在没有任何示例的情况下，仅凭一次提示就能理解任务并尝试解决问题。包含了几个关键点：

• 没有训练数据：模型没有事先学习过任何与任务相关的示例。

• 一次 prompt：模型只接受一次提示，没有其他信息。

• 理解任务：模型需要根据提示理解要完成的任务。

• 尝试解决：模型需要根据理解的任务尝试给出答案。

0-shot CoT 的评估结果可以反映模型在没有先验知识的情况下进行推理和解决问题的能力。它通常用于测试模型的泛化能力，以及模型对新任务的学习能力。"5-shot" 和 "8-shot" 也都是代表在训练模型时提供的示例数量

3）Undergraduate level knowledge (MMLU)

"Undergraduate level knowledge (MMLU)" 指的是在特定学科领域具有相当于大学本科水平的深入理解和知识。

先回顾一下，通用语言理解评估GLUE 是2018年建立的一个NLU基准测试，大约一年之内，大型语言模型（LLMs）在GLUE上达到了人类水平的表现。。2019年制定了更具挑战性的SuperGLUE基准测试。。LLMs在大约一年的时间内同样轻松应对了SuperGLUE。

大规模多任务语言理解（MMLU）是在此情况下创建的一个更具挑战性的NLU基准测试，这是一个广泛的基准测试，用于衡量LLM理解语言以及利用其在训练期间遇到的知识点解决问题的能力。MMLU有15908个问题，测试定性分析（例如法律、哲学和历史）和定量分析（例如物理、计算机科学和数学）、关于人类行为和社会的知识（例如经济、社会学、政治、地理和心理学），以及“经验方法、流体智力和程序知识”。还有一个“其他”类别，用于那些不适合上述分类的学科，包括各种统计数据和事实、商业、金融、会计、市场营销等。总共，MMLU包含至少57个不同学科，每个学科至少有100个文本示例。

4）Reasoning over text (DROP, F1 score)

Reasoning over text: 指的是语言模型需要理解文本内容，并根据文本信息进行推理，得出结论或回答问题。

DROP: 指的是一个名为 "DROP" Discrete Reasoning over Paragraphs的数据集，它包含了大量的问答对，这些问答对需要模型进行文本推理才能回答。DROP 数据集的特点是需要模型进行复杂的推理，例如从多个句子中提取信息、进行算术运算、理解时间关系等。

F1 score: 指的是一种评估模型性能的指标，它衡量了模型预测结果与真实结果之间的匹配程度。F1 score 的值介于 0 到 1 之间，数值越高表示模型的性能越好。

计算方法为：F1 score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 其中的Precision是模型预测为正例的数量除以模型预测为正例的总数。Recall是模型预测为正例的数量除以真实为正例的总数。

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