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• 1、大模型数据集

大模型数据集

获取大模型数据集的最靠谱方式包括hugging face、github、kaggle等平台。在获取之前，重要的是要明确了解所需数据集的用途和性质。

MedBench是一个大规模且高质量的中文医疗大模型评测数据集，它涵盖了医学语言理解、生成、知识问答、复杂推理与伦理等五大维度。该数据集共包含15项任务、20个数据集和30万道题目，旨在为中文医疗大模型提供客观、科学的性能评估。

大模型的准确率在训练集上较高，但面对未见过的数据时，可能因过拟合表现不如小模型。大模型和AIGC的区别 大模型是指具有巨大参数量和计算能力的深度学习模型，如GPT-3。这些模型在处理大规模数据集时提供更高的预测能力和准确性，需要大量计算资源和时间。

C4数据集的一个版本，即CEN，通过应用所有过滤器创建，而“未清理”版本（CEN.NOCLEAN）则是没有应用其他过滤器的Common Crawl快照版本，而CEN.NOBLOCKLIST与CEN相同，但不会过滤掉包含黑名单单词标记的文档。

大模型和AIGC的区别在于，大模型是指具有巨大参数量和计算能力的深度学习模型，能够在大规模数据集上提供更高的预测能力和准确性。AIGC是一种基于人工智能的内容生成技术，通过机器学习和自然语言处理等算法生成文本、图像、音频等内容。

背景与目的：MMLU是衡量大语言模型处理复杂语言任务能力的关键指标。随着各大模型厂商在MMLU上的分数普遍提升，MMLU面临更新迭代的必要性，以保持其评估工具的有效性。MMLUPro应运而生，作为MMLU的增强版，旨在提供更高级、更具挑战性的评估基准。数据集特点：MMLUPro包含12K个问题，全面覆盖学科知识。