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SciaRena ist eine experimentelle Plattform, die für die Bewertung und Vergleichen von Grundsprachmodellen auf der Grundlage ihrer Fähigkeit, Literaturübersicht aus wissenschaftlichen Artikeldatenbanken zu erstellen, entwickelt. Es verwendet einen großen Korpus von Semantic Scholar, in dem über 200 Millionen wissenschaftliche Artikel in mehreren Disziplinen stattfinden. Die Plattform ermöglicht einen anonymen Vergleich von modellgenerierten Antworten auf Forschungsfragen, wobei Benutzerstimmen zu einer laufenden Rangliste der Rangliste beitragen.
Das Tool nutzt einen Informationen zum Abrufen von Informationen, die aus der QA der Gelehrten angepasst sind, und füttert abgerufene Daten in zufällig ausgewählte Modelle, die Antworten zum Überblick über Literaturliteratur erzeugen. Dieses Setup ermöglicht die Bewertung der Leistung verschiedener Modelle bei der Synthese und Zusammenfassung der wissenschaftlichen Literatur. Während SciaRena Einblicke in Modellfunktionen unter Verwendung gut etablierter wissenschaftlicher Daten liefert, ist dies durch eine Verzögerung bei der Indexierung in jüngsten Veröffentlichungen begrenzt und ungefähr jährlich aktualisiert.
Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein anonymer Modellvergleich für die unvoreingenommene Bewertung, die Integration in das umfassende wissenschaftliche Repository von Semantic Scholar und ein Abstimmungssystem, das die Qualitätsurteile von Crowdsources für Crowdsources. SciaRena unterstützt Forschung und KI -Entwicklung, indem sie ein transparentes Benchmarking -Umfeld für Sprachmodelle bietet, die sich für Aufgaben mit akademischer Inhalte und Überprüfung befassen. Es wird als kostenlose, offene Plattform ermöglicht, die die laufende Grundmodellbewertung in wissenschaftlichen Bereichen ermöglicht.
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