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由于基准测试包括多种项目格式包括分类多项选择和开放式问题因此评估每个项目的指标也有所不同。例如对于任务评估指标是准确性而对于任务评估指标是分数。最终指标是除道德任务之外的所有任务的平均值。您可以在文章中阅读更多内容。的比较结果下图显示了在我们的基准测试中将各种俄语模型与进行比较的结果。我们并没有立即得出这个结果我们的的第一个版本仅在的情况下击败了。我们还计算了哪些类别和哪些模型获胜。最好地处理从文本和中提取信息的类别但在分类任务中我们不如。

封闭质量保证创意写作和头脑风暴类别中的最佳答案来自。在其他类别中和并列冠军。值得注意的是模型在每 亚美尼亚电报号码数据 个类别中都有些相似而则向右移动在从文本中提取信息和摘要的任务上表现不佳。让我们看一下和的问题和答案的具体示例战胜的案例从上下文中检测证据答案。模型的答案不正确因为答案已经存在于问题的上下文中。的回答。模型的答案不正确因为答案已经存在于问题的上下文中。回复。回复。两种模型响应良好的情况通过文本请求编写简单代码响应正确代码有效。的答案是正确的代码有效。的答案也是正确的代码正在运行。



的答案也是正确的代码正在运行。的回答比组成缩写词更好的案例回答。所有首字母缩写词均拼写正确。的回答。所有首字母缩写词均拼写正确。回复。所有缩写词拼写错误。回复。所有缩写词拼写错误。来自即时工程师的基准结果如下根据基准俄罗斯市场上的解决方案比模型更差。接下来是和。可以注意到模型经常产生存根即使对于非挑衅性问题很好地理解俄语但存在分类和代码问题。没有获得零分它的答案是有意义且详细的。让我们再次看一下示例但这次我们将与进行比较。现代人工智能模型的问题之一是模型并不总是擅长识别幽默讽刺或荒谬的元素的答案部分正确。