大规模多任务语言理解基准

MMLU（Million-Model Multi-Task Language Understanding）是一个大规模多任务语言理解基准，由谷歌、斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究人员共同创建。该基准旨在为自然语言处理（NLP）领域提供一种新的评估方法，以衡量模型在多个任务中的综合性能。MMLU基于多个不同的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、关系抽取等，构建了一个包含100多个子任务的统一基准。

MMLU的主要特点如下：

大规模：MMLU包含了超过100个子任务，涵盖了不同的NLP任务类型，如文本分类、命名实体识别、关系抽取等。这些任务总共包含了超过15,908个问题，形成了一个庞大的多任务测试集。
多语言支持：MMLU涵盖了多种语言，包括英语、中文、法语、德语等，以便在全球范围内评估模型的性能。
细粒度评估：MMLU为每个子任务提供了细粒度的评估指标，可以精确地了解模型在各个任务上的表现。
适应性：MMLU可以根据不同的需求和场景进行适应性调整，例如，可以针对特定领域或任务进行调整，以更好地评估模型的性能。
开源数据集：MMLU是一个开源的基准，其数据集和评估指标都可以免费获取，便于研究人员和开发者进行研究和实践。

总之，MMLU作为一个大规模多任务语言理解基准，为自然语言处理领域提供了一个全面、细粒度、多语言的评估平台，有助于推动NLP技术的发展和进步。