MMLU

MMLU（全称 Massive Multitask Language Understanding）基准测试是一项针对大型语言模型理解能力的重要评估手段。这项测试由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月首次公开，旨在综合衡量大型语言模型对广泛的语言现象与知识的掌握程度。

MMLU的特点在于其多样化的任务设置，它包含57种不同的任务，这些任务覆盖英语中的数学、美国历史、计算机科学以及法律等多个领域。通过这些覆盖学术、专业和文化各个方面的测试，MMLU能够全面评估测试对象对知识的深度理解。

MMLU的测试要求测试对象不仅要能识别单词和句子的基本结构，更要体现出对上下文信息深入的理解和推理能力。这种能力在处理类似等式解答、历史事实判断以及逻辑推理问题时尤为重要。

MMLU的推出，为研究和开发大型语言模型提供了一个标准化的参照，能够帮助研究者评估和改进模型的性能，推动语言理解技术的发展。

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* Massive Multitask Language Understanding (MMLU)：详细信息