从人类的角度来看，多项选择题往往更简单，因为正确的答案包含在选项中，用排除法可以选择更好的一个。...数据集中的每个问题都包含一个相应的开放式问题和多项选择问题，用于直接比较模型性能差异。能力方面的比较测试是为了证明LLM在预训练阶段已经掌握了回答多项选择题的能力。...开放式问题涉及直接输入到模型中以获得相应的响应。实验结果如表3所示： 2️⃣安全性测试：类似于能力测试，对于多项选择题，我们使用与之前相同的提示模板，以及正则表达式匹配方法。...由于更大的参数量和预训练，该模型只需要稍微微调就可以完美地解决开放式问题。然而，该模型在多项选择题上的改进只有4%，几乎可以忽略不计。...2️⃣选项构造：为了创建相应的多项选择题，将开放式问题直接输入到对齐良好的LLM(如GPT-3.5-Tubor)中，以获得作为正确选项的积极响应。至于负面选项，我们通过越狱LLM来构建它们。
其中的问题主要由适合自动评估的多项选择题和简单问答题构成；每个问题都有一个已知的解，该解非常明确且易于验证，但无法通过互联网检索快速回答。...问题风格：HLE 包含两种问题格式：精确匹配问题（模型提供确切的字符串作为输出）和多项选择题（模型从五个或更多答案选项中选择一个）。...HLE 是一个多模态基准，其中 10% 的问题需要同时理解文本和图像。80% 的问题是精确匹配型问题，其余的是多项选择题。 提交格式：为确保问题的质量和完整性，该团队设定了严格的提交标准。...这是由于模型推理中固有的噪声 —— 模型可能会不一致地猜对正确答案，或者猜中多项选择题答案的概率低于随机。」...token 数量：具有推理能力的模型需要更多的推理时间计算。为了在评估中阐明这一点，该团队分析了各个模型使用的完成 token 的数量。
如何在保证 10 亿参数以下的语言模型可以达到 SOTA 的 Few-Shot （甚至是 Zero-shot）还有 Fine-tuning 的性能？...并且，这个 MLP 层会增加额外的参数，这使得这种方法面对 Zero-shot 场景时，只能选择随机初始化，根本没办法获得合理的输出。...图 5 模型如何做选择题？（O-MLM 和 OP） 如图 6，我们利用 O-MLM 和 OP 任务来让模型可以去「选择」答案。...并且，不同数量的多项选择题可以在一个 batch 中统一处理。...图 7 模型训练和预测 MC Training 与 FLAN 的 Instruction Tuning 不同，我们仅仅在 MC 数据集上进行训练，这主要是为了让模型学会如何做选择题，并且 MC 数据集具有一定的通用性
题目 现在有一个特殊的排名系统，依据参赛团队在投票人心中的次序进行排名，每个投票者都需要按从高到低的顺序对参与排名的所有团队进行排位。...排名规则如下： 参赛团队的排名次序依照其所获「排位第一」的票的多少决定。如果存在多个团队并列的情况，将继续考虑其「排位第二」的票的数量。以此类推，直到不再存在并列的情况。...如果在考虑完所有投票情况后仍然出现并列现象，则根据团队字母的字母顺序进行排名。 给你一个字符串数组 votes 代表全体投票者给出的排位情况，请你根据上述排名规则对所有参赛团队进行排名。...B 队获得两票「排位第二」，三票「排位第三」。 C 队获得三票「排位第二」，两票「排位第三」。 由于 C 队「排位第二」的票数较多，所以 C 队排第二，B 队排第三。...示例 3： 输入：votes = ["ZMNAGUEDSJYLBOPHRQICWFXTVK"] 输出："ZMNAGUEDSJYLBOPHRQICWFXTVK" 解释：只有一个投票者，所以排名完全按照他的意愿
为了实现细粒度的视频文本交互，同时保持较高的检索效率，作者引入了一种用于视频文本预训练的新参数化借口任务，即多项选择题（MCQ），它可以在视频的所有特征级别上适当地连接文本。...03 方法 本文采用“双编码器”结构进行视频文本预训练，以实现高效检索，并提出了一种新的借口任务——多项选择题（MCQ），带有参数化模块BridgeFormer，以增强视频和文本之间的细粒度语义关联...Multiple Choice Questions 借口任务MCQ使用参数化模块BridgeFormer执行，该模块将VideoFormer和TextFormer的所有级别中间token关联起来，以回答多项选择题...式中，B是Batch的数量，温度超参数τ根据经验设置为0.05 3.4....05 总结 在这项工作中，作者为视频文本预训练引入了一种新的借口任务——多项选择题（MCQ），它加强了局部视频和文本特征之间的细粒度语义关联，同时保持了较高的检索效率。
机器之心发布 作者：香港大学、腾讯ARC Lab 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。...本文提出一个全新的带有参数化模块的借口任务（pretext task），叫做“多项选择题”（MCQ），通过训练 BridgeFormer 根据视频内容回答文本构成的选择题，来实现细粒度的视频和文本交互，...该研究提出一个带有参数化模块 BridgeFormer 的借口任务叫做多项选择题（MCQ），训练 BridgeFormer 通过求助视频特征，回答由文本特征构成的选择题，从而实现细粒度的视频和文本交互。...，以获得回答特征。...总结 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。这一借口任务加强了局部视频和文本特征的细粒度的关联，并且实现了高效的下游检索。
公开投票阶段，由合格投票者进行投票，个人持有净资产值不低于45万美元或机构持有净资产不少于150万美元，针对已经具备高判断能力和高风险承受能力的机构与用户，上币的项目会多一层保障，其散户投资也能起到很好地指导作用...另外，如果不是合格投票者，你所持有的HT同样是不可或缺的。...由回购HT设立的投资者共赢基金，该基金可对上币项目进行投票，假如持有HT投票者中，反对投此项目的票数大于赞成票，投资者共赢基金便不可投票，且当季度未投完的HT也将空投给所有的HT持有者。 ?...每个项目必须拿出token流通量的20%，或token总量的10%，又或不少于1000万美元市值的TOKEN，作为激励用户token，当用户达到项目投票数量后，投票激励token根据投票数量分配。...火币此次依旧是持续着以往一贯的行事作风，把用户放在了第一，利益输送非常明显，可见火币对于行业的布局以及认知极为超前，这或许是长久以来获得众多用户认同的核心因素。
那raft是如何保证新的leader在当选时就包含了之前所有任期号中的已经提交的日志呢？raft做法是新的leader选出有约束限制，一个candidate并不是获得大多数节点的投票就能当选。...、S2和S3新，这三个节点拒绝为S5投票，S5不可能获得大多数选票)，在这种情况下,之前的(term=2,index=2)的日志也被提交了。...这与假设leader U不包含投票者日志是矛盾的 如果6不成立，那leader U的最后一个日志条目的任期号就必须比该投票者的大，此外，该任期号也比T大，因为该投票者的最后一个日志条目的任期号至少和T一样大...选举超时时间需要比平均故障时间间隔小几个数量级，这样整个系统才能稳定的运行。当leader崩溃后，整个系统会有大约选举超时的时间不可用，希望这个时间只是占整个时间的很小一部分。...上面的三个时间值如何设定呢？广播时间和平均故障间隔时间是由系统决定的，我们自己设置的是选举超时时间。
A.捕食者的数量减少 B.松鼠内部的竞争减少 C.可获取的食物减少 D.森林火灾数量的增加 很显然，这两道题分属两类不同类型。第一题属于知识点题，只要认真背过就能答得上来；第二道则属于逻辑推理题。...，并在十二年级的考试中获得了80%以上的准确率。...这款能够通过测试能力的人工智能表明，研究人员在几个月中便取得了巨大的进展，人工智能系统可以理解语言并能模拟人类的决策逻辑。 Aristo的设定是只用来作答多项选择题。...每个agent都会对多项选择答案产生正确与否的概率，而Aristo会对不同的选项的概率进行加权以选择最可能的一项或多项，该模型通过多轮训练和校准进行优化。...例如，有一个问题是：当块体熔化时，铁块中的铁原子是如何受到影响的？ A.铁原子增加质量。 B.铁原子含有较少的能量。 C.铁原子移动得更频繁。 D.铁原子体积增加。
这篇文章将不使用任何的术语介绍每个提升算法如何决定每棵树的票数。通过理解这些算法是如何工作的，我们将了解什么时候使用哪种工具。 ? 提升家庭有三名成员。...Adaboost的一个特别之处是它用树桩（投票者）建造了一片森林，我们之所以称其为树桩是因为投票者是一层深度的树。现在，把它当作一个约束。让我们先来解决它是如何决定投票者的。...以下是建立森林的步骤: ? 像建普通的树一样建一个树桩。所以选择能够正确分类大多数样本的变量。这就是我们的投票者。 投票者1的准确率为83%，而Tim的分类是错误的。...更多的技术见解：一棵树如何影响另一棵树 当我们计算叶子的值时，我们实际上使用下面的公式，而不是简单地将剩余相加。我想分享一些关于如何理解这个公式的简介。这个公式的实际数学运算非常麻烦。它包含二阶导数。...XGboost的速度使它真正适用于大型数据集。然而，当我们有一个合理数量的样本，比如几千个，Gradientboost实际上是更健壮的。
基于法律法规和司法解释的构建示例： 抓取真实法律咨询数据示例： 律师考试多项选择题的建构示例： 然后是模型层面。...在获得多个关键字后，该研究采用算法 1 检索相关法律规定。...实验结果 该研究收集了十余年的国家司法考试题目，整理出了一个包含 2000 个问题及其标准答案的测试数据集，用以衡量模型处理法律选择题的能力。 然而，研究发现各个模型的准确率普遍偏低。...因此，该研究借鉴英雄联盟的 ELO 匹配机制，做了一个模型对抗的 ELO 机制，以便更有效地评估各模型处理法律选择题的能力。...例如，ChatLaw 模型优于 GPT-4 的原因是文中使用了大量的选择题作为训练数据； （3）法律选择题需要进行复杂的逻辑推理，因此，参数量更大的模型通常表现更优。
继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，「阅读理解」也成为了机器的「苦恼」。 在此 AAAI 2020 论文中，云从科技和上海交大针对 RACE 多项选择题提出增强的 DCMN+模型。...据介绍，DCMN+是年初论文作者们提出的 DCMN 增强模型，针对多项选择型机器阅读理解，以大规模预训练模型（如 BERT 等）作为前端编码器，在多个多项选择型机器阅读理解任务（如卡耐基梅隆大学的 RACE...1 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案...一个典型的多项选择型机器阅读理解的例子 2 模型框架 本文提出的 DCMN+主要包含三个模块：1）文章中句子筛选，从文章（Passage）中筛选出与问题相关的句子用于推理；2）答案选项交互，引入选项之间比较信息...在 SemEval-2018 Task11, ROCStories，MCTest 以及 COIN Task1 上，也均获得最高成绩 本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。
多数派的本质 在讲解成员变更之前，我们先回顾一下前文介绍的Paxos理论第一篇文章 Paxos理论介绍(1): 朴素Paxos算法理论推导与证明， （仔细回顾数学定义和投票约束章节）文中提到Bqrm为一轮成功投票所需要的投票者集合...，而Paxos算法理论第二条约束要求任意两个Bqrm的交集不为空，于是乎我们可以理解为Bqrm就是一个多数派的意思，因为在一个固定的投票者集合里面，取多数派作为Bqrm，肯定是满足条件的。...而所有的理论介绍，都是基于投票者集合是固定的。一旦投票者集合出现变化，Bqrm的定义将不再是多数派，Bqrm的取值将变得异常困难，而无法定义Bqrm，Paxos算法的约束就无法达成一致性。...再根据上文，我们得出一个要求，在相同的实例上，我们要求各个成员所认为的成员集合必须是一致的，也就是在一次完整的Paxos算法里面，成员其实还是固定的。 每个成员如何得知这个成员集合是什么？...那么非常水到渠成的事情就是，成员(投票者集合)本身也是一个状态，我们通过Paxos来决议出成员变更的操作系列，那么各台机器就能获得一致的成员状态。如下图。
它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。 ?...2.4 Free Answering 与完形填空和多项选择题相比，跨度提取任务在允许机器给出更灵活的答案方面取得了很大的进步，但这还不够，因为在限定的语境范围内给出答案仍然是不现实的。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...由于答案形式的灵活性，构建数据集有些困难，如何有效地评估这些任务的性能仍然是一个挑战。 3....在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。
继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，“阅读理解”也成为了机器的“苦恼”。 对此，云从科技和上海交大针对RACE多项选择题提出增强的DCMN+模型。...DCMN+是年初我们提出的DCMN增强模型，针对多项选择型机器阅读理解，以大规模预训练模型（如BERT等）作为前端编码器，在多个多项选择型机器阅读理解任务（如卡耐基梅隆大学的RACE）上取得了最先进的水平...任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案（...一个典型的多项选择型机器阅读理解的例子 模型框架 本文提出的DCMN+主要包含三个模块： 1）文章中句子筛选，从文章（Passage）中筛选出与问题相关的句子用于推理； 2）答案选项交互，引入选项之间比较信息...（在RACE上的结果比较，取得最高成绩） （在SemEval-2018 Task11, ROCStories，MCTest以及COIN Task1上，也均获得最高成绩）
在前面，我们介绍了支持第一种可能性的开发者给出的理由。随着事件的发酵，更多开发者投入了解密一般的行动中，对两个模型进行了更深入的测试。...在提供话题的所有信息后，向模型提出考题。这是一个选择题（A/B/C），其中第一个问题和最后一个问题相同，但选项顺序和字母（X/Y/Z）被更改。...每次测试包含 4-6 个考题，总共 18 个多项选择题。 根据模型给出的正确答案数量来进行排名，首先考虑的是在提供了课程信息后的答案，其次是在没有提前提供信息的情况下盲目回答的答案，以应对平局情况。...详细测试报告如下： miqudev/miqu-1-70b GGUF Q5_K_M，32K 上下文， Mistral 格式：只对 4+4+4+5=17/18 道选择题给出了正确答案。...https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1af4fbg/llm_comparisontest_miqu170b/ © THE END 转载请联系本公众号获得授权
ScoreIDConstant.QUESTION_3, ScoreIDConstant.QUESTION_4); } } 三、获取分数 创建分数项时会返回对应数量的标识...", flags[0]); } } 上例中表示获取"选择题"分数组合第一个分数项的分值，也就是ID为QUESTION_1的分数项的分值。...四、取消分数 假如想取消一个已经获得的分数项分值，通过Cancle方法实现 using UnityEngine; using SK.Framework; public class Example :...取消分数，获得的分值已经取消 五、计算总分 通过GetSum方法获取已经获得的总分值 using UnityEngine; using SK.Framework; public class Example...flags[0]); //获取总分 float sum = Score.GetSum(); } } 另外可以通过GetGroupSum方法获取一个分数组合中已经获得的总分值
在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调策略，它就能在多项任务中达到优异的性能。...求取 i(·) 和 p(·) 的代理相对简单，事实上， ? 的代理必须通过损失函数来获得。...同样地，保证运行时和可逼近性依赖于两个额外的输入参数：选定的最大训练步数量 n > 0，预期间隔大小 1 ≤ ≤ |Ξ|。ϵ 的的选择直接影响该近似算法求得解的质量。...用知识蒸馏进行预训练 尽管 FPTAS 能够确保我们获得描述最优子架构的架构参数集，但如何高效预训练参数化模型仍是一个待解决问题。...RACE RACE 数据集是一个文本阅读的多项选择题数据集，经过专业注释，被分成两个数据集：RACE-H（从高中考试题目中提取的数据集）和 RACE-M（从初中考试题目中提取的数据集）。
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