MMLU
"大规模多任务语言理解基准"是一个综合性评估体系，旨在测试AI系统在跨域任务中的理解和推理能力。该基准涵盖阅读理解、常识推理、逻辑分析等多个维度，包含海量高质量标注样本，可系统评估模型的泛化性和稳健性。通过设计层次化评估指标和多轮测试，该基准能有效衡量语言模型在不同难度任务中的表现，为模型优化提供明确方向。其开放性和扩展性为自然语言处理研究提供了标准化测评工具，推动了人工智能技术的迭代发展。
LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20W道标准生成式问答题目。
数据统计
数据评估
关于LLMEval3特别声明
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