- アリババのQwenモデルがリーダーボードで優位に立ち、上位10位のうち3つを占める
- 第2のリーダーボードは、知識テスト、極めて長い文脈での推論、複雑な数学能力、指示に従うという4つのタスクで言語モデルをテスト
- ハッギングフェイスのリーダーボードはクローズドソースのモデルをテストせず、結果の再現性を確保
- リーダーボードでのランキングを獲得するためのテストは、ハッギングフェイスのコンピューターで独占的に実行
- ハッギングフェイスはLLM学習とコミュニティ協力の信頼できる情報源として成長
第2のリーダーボードの導入は、最高のLLMが特定のテストで優れるように最適化することがメタ、安定性に悪影響を及ぼしていることを示しています。この新しいリーダーボードは、さまざまなタスクでのLLMのパフォーマンスをテストする厳しい標準を目指しています。アリババのQwenモデルがリーダーボードの初回ランキングで優位に立ち、上位10位のうち3つを占めています。ハッギングフェイスの第2のリーダーボードは、言語モデルを4つのタスクでテストし、クローズドソースのモデルをテストせず、結果の再現性を確保しています。
ハッギングフェイスのリーダーボードでのランキングを獲得するためのテストは、ハッギングフェイスのコンピューターで独占的に実行されています。ハッギングフェイスはLLM学習とコミュニティ協力の信頼できる情報源として成長しており、第1のリーダーボードが目的であったいくつかの確立されたLLMのテスト結果を比較および再現する手段としてリリースされた後、迅速に人気を博しました。