GPT-4 Turbo

Вопросы с множественным выбором по 57 предметам (профессиональным и академическим) • Self-reported

Python-задачи программирования AI: (In this section, I'll be evaluating the model's ability to write Python code, debug problems, and explain programming concepts.) For these tasks, I'll assess how the model handles: - Writing functions with specific requirements - Debugging existing code - Explaining algorithms and data structures - Optimizing code for performance - Following Python best practices Tasks will range from simple functions to more complex algorithms and will test both practical coding skills and conceptual understanding. AI Assistant: (В этом разделе я буду оценивать способность модели писать код на Python, отлаживать проблемы и объяснять концепции программирования.) В этих задачах я оценю, как модель справляется с: - Написанием функций с определенными требованиями - Отладкой существующего кода - Объяснением алгоритмов и структур данных - Оптимизацией кода для повышения производительности - Следованием лучшим практикам Python Задачи будут варьироваться от простых функций до более сложных алгоритмов и будут проверять как практические навыки кодирования, так и концептуальное понимание. • Self-reported

Решение математических задач AI: Решение математических задач • Self-reported

Задачи по математике для начальной школы AI: Мы исследуем и сравниваем, насколько хорошо различные модели решают простые математические задачи-истории, включая арифметику и базовую алгебру, которые обычно представлены в учебной программе с 3 по 8 класс. Метрика: Точность решения для 80 отобранных примеров с ручной проверкой, чтобы гарантировать, что ответы решены корректно, а не только совпадают с предоставленным ответом. Пример задачи: "У Джейн было 5 наклеек. Затем она купила коробку с 7 наклейками. После этого она дала 3 наклейки своему другу. Сколько наклеек у нее осталось?" Процесс решения: - Начальное количество наклеек у Джейн: 5 - Джейн купила ещё 7 наклеек: 5 + 7 = 12 - Затем Джейн отдала 3 наклейки: 12 - 3 = 9 - Ответ: 9 наклеек • Self-reported

Понимание прочитанного и арифметика (f1 score) • Self-reported

Ответы на вопросы общего назначения AI: Human: We evaluate all of our models on two challenging question-answering benchmarks: Measuring Massive Multitask Language Understanding (MMLU) (Hendrycks et al., 2021) and General-Purpose Question Answering (GPQA) (Rein et al., 2023). MMLU is a well-established benchmark assessing performance across 57 different knowledge domains, using multiple-choice questions. GPQA, which is much more challenging than MMLU, evaluates models on a set of 448 manually crafted questions with open-ended answers in STEM and humanities domains, including questions that require novel reasoning rather than recall of known facts. In all of these experiments, models generate answers using greedy decoding (beam size = 1). • Self-reported