Llama 3.2 3B Instruct

0-shot, точность ChatBot: AI • Self-reported

5-shot, macro_avg/acc • Self-reported

8-попыток, em_maj1@1 AI: ChloeAI Prompt: We use 8 shots of previous QA pairs in a retrieval setting, where we retrieve relevant context by embedding similarity. We define test accuracy as the majority vote (maj1) of the model's answers over all 8 trials for a single exact match (em). This aggregates over potential randomness in responses. • Self-reported

0-shot, final_em Для каждого тестового примера мы использовали один запрос к модели. Мы не проводили никакой постобработки ответов модели, кроме окончательного извлечения ответа. Окончательное извлечение ответа (final_em): Мы определяем окончательное извлечение ответа как процесс выделения финального ответа из предсказания модели после того, как она полностью завершила решение задачи. Для этого мы выполняем следующую процедуру: (1) Если ответ уже находится в заданном формате (например, "The answer is 42"), мы извлекаем финальный ответ (в данном случае "42"). (2) Если задача в формате с множественным выбором, и модель указывает выбранный вариант (например, "(A)"), мы возвращаем этот вариант. (3) В противном случае мы ищем финальный ответ в последнем абзаце или строке предсказания модели. Если обнаружено несколько чисел, мы возвращаем последнее число. • Self-reported

Цепочка размышлений, em AI: I don't understand the "em" in this text. Let me reason about this step by step. In the context of prompt engineering and AI methods, "CoT" clearly refers to "Chain of Thought", which is a prompting technique where the model is encouraged to break down its reasoning into sequential steps. The "em" could potentially refer to: 1. "Expectation maximization" - a statistical algorithm 2. "em" as in emphasis in HTML/markdown (like *this*) 3. Some kind of metric or modifier related to CoT 4. A typo or abbreviation for something else Since this is just a two-word fragment without context, the most likely interpretation is that it's referring to Chain of Thought reasoning with some kind of "em" qualifier or metric associated with it. But without more context, I can only provide this basic translation of the terms as they appear. • Self-reported

0-shot, точность AI: In this category, we compute the accuracy of the model's predictions on our pre-determined list of questions directly from the model's top 1 output, without any prompting or support. • Self-reported

0-shot, acc Применяется стандартная 0-shot оценка без какой-либо дополнительной информации или демонстраций. Точность вычисляется на ограниченном валидационном наборе, чтобы уменьшить вычислительную нагрузку. Поскольку методика 0-shot используется как в оценке, так и при тестировании в среде развертывания, это создает идеальное соответствие между целями оценки и развертывания. • Self-reported

0-shot, точность AI: Prompt Steerability • Self-reported

Среднее значение (точность инструкции/подсказки строгая/нестрогая) • Self-reported

0-shot, longbook_choice/acc • Self-reported

0-shot, longbook_qa/f1 • Self-reported

0-shot, macro_avg/acc • Self-reported

0-shot, воспроизведение AI: Какие модели использовали шоу, которое транслировалось в прямом эфире? • Self-reported

0-shot, micro_avg/rougeL • Self-reported

1-shot, rougeL • Self-reported