MMLU Benchmark: Evaluación de las capacidades multitarea de los LLMs
- Falk Thomassen
- 19 mar
- 2 Min. de lectura
El benchmark MMLU es una herramienta importante para la evaluación de LLMs.
Evalúa la capacidad de los LLMs para manejar tareas múltiples, convirtiéndolo en una métrica clave para determinar la versatilidad de un modelo.
Vamos a profundizar en el tema.
Mejor LLM para el benchmark MMLU
Comparando los principales modelos de frontera en el benchmark MMLU.
Last updated: December, 2024
Los resultados del benchmark MMLU para LLMs muestran que todos los principales modelos de frontera están obteniendo puntajes altos, que van desde el 76.4% (Gemini 2.0) hasta el 88.7% (GPT-4o).
Esto resalta la intensa competencia y el notable progreso en las capacidades multitarea de los LLMs.
¿Qué es el benchmark MMLU?
MMLU significa Massive Multitask Language Understanding.
Fue introducido por Hendrycks et al. (2021) como un benchmark integral para evaluar qué tan bien los LLMs (Modelos de Lenguaje a Gran Escala) rinden en una amplia variedad de tareas.
El test incluye 57 tareas que abarcan áreas como:
Matemáticas elementales
Historia de EE. UU.
Ciencias de la computación
Derecho
Y más
El significado del benchmark MMLU va más allá de simplemente recordar información. Evalúa cuán eficazmente un LLM usa su conocimiento para resolver problemas del mundo real.
El puntaje final de MMLU representa el promedio del rendimiento de un modelo en todas las tareas, proporcionando una visión integral de sus capacidades.
Otros benchmarks de LLM
En BRACAI, hacemos un seguimiento del rendimiento de los principales modelos de frontera en múltiples benchmarks.
Si tienes alguna pregunta sobre estos benchmarks o sobre cómo empezar con la IA en tu negocio, no dudes en ponerte en contacto.
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