ZebraLogic - бенчмарк, основанный на логических головоломках и представляет собой набор из 1000 программно сгенерированных заданий различной сложности - с сеткой от 2x2 до 6x6.
Каждая головоломка состоит из N домов (пронумерованных слева направо) и M характеристик для каждого дома. Задача заключается в том, чтобы на основе предоставленных подсказок определить уникальное распределение значений характеристик по домам.
Языковым моделям предоставляется один пример решения головоломки с подробным объяснением хода рассуждений и ответом в формате JSON. Затем модели должны решить новую задачу, предоставив как ход рассуждений, так и окончательное решение в заданном формате.
⏩Метрики оценки:
1. Точность на уровне головоломки (процент полностью правильно решенных головоломок).
2. Точность на уровне ячеек (доля правильно заполненных ячеек в матрице решения).
⏩Головоломки разделены на два уровня по сложности:
1. Легкие (сетка менее 3x3)
2. Сложные (сетка размером 3x3) и более.
✔️ Результаты оценки популярных моделей, представленные в публичном лидерборде:
🟢лучшие результаты показала Claude 3.5 Sonnet, решившая 33,4% всех головоломок и 12,4% сложных задач
🟢лучший результат среди открытых моделей у DeepSeek-v2-Chat (0628)
🟢модели с 7-10B параметров продемонстрировали крайне низкую эффективность на сложных головоломках (менее 1% решенных задач)
🟢Gemini-1.5-Pro оказалась сопоставима с более легкой Gemini-1.5-Flash
🟢Greedy decoding в большинстве случаев дает лучшие результаты, чем сэмплирование.
✔️ Для сравнения, средняя время выполнение теста человеком:
2x2 ~ 15 секунд
3х3 ~ 1 минута 30 секунд
4х4 ~ от 10 до 15 минут
▶️ Локальный запуск ZebraLogic в рамках фреймфорка ZeroEval
# Install via conda
conda create -n zeroeval python=3.10
conda activate zeroeval
# pip install vllm -U # pip install -e vllm
pip install vllm==0.5.1
pip install -r requirements.txt
# export HF_HOME=/path/to/your/custom/cache_dir/
# Run Meta-Llama-3-8B-Instruct via local, with greedy decoding on `zebra-grid`
bash zero_eval_local.sh -d zebra-grid -m meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct -p Meta-Llama-3-8B-Instruct -s 4
📌Лицензирование: Apache-2.0 license
🟡Страница проекта
🟡Датасет на HF
🟡Leaderboard
🖥Github [ Stars: 38 | Issues: 1 | Forks: 1]
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Benchmark #LLM #Evaluation #ML