即便是经过精心对齐的人工智能模型
– 与之前的有监督微调阶段相似，为了调整超参数并进一步防止奖励机制被滥用，研究者使用了一个高性能模型作为自动评估工具，并将其与基准模型进行了直接对比。 性能评估 自动评估 谷歌在多个领域对Gemma进行了性能评估，包括物理和社会推理、问答、编程、数学、常识推理、语言建模、阅读理解等。 GemmaB和B模型与一系列学术基准测试中的多个外部开源大语言模型进行了比较。 在MMLU基准测试中，Gemma B模型不仅超过了所有规模相同或更小的开源模型，还超过了一些更大的模型，包括Llama B。 然而，基准测试的制定者评估人类专家的表现为%，而Gemini Ultra是首个超越此标准的模型，这表明Gemma在达到Gemini和人类水平的性能上，还有很大的提升空间。并且，Gemma模型在数学和编程的基准测试中表现尤为突出。 B端 冰岛手机号码数据 究竟需要什么样的产品经理？ B端产品经理都是以提升供应侧的工作效率为目的，所以B端需求主要是以业务问题为导向。 这个是B端产品比较重要的一点，B端产品是服务于一个主体 ... 查看详情 > 在通常用于评估模型分析能力的数学任务中，Gemma 模型在GSMK和更具挑战性的 MATH基准测试上至少领先其他模型分。 同样，在HumanEval上，它们至少领先其他开源模型分。 Gemma甚至在MBPP上超过了专门进行代码微调的CodeLLaMA B模型的性能CodeLLaMA得分为%，
https://lh7-us.googleusercontent.com/J8kRrMq_xRqVmX2zf03wK92rBATnTdLQ0m92sLi3snrc40ufoE2plukEpbz0QAGbvpwuUd4E_8q7lTISBN6wWtNvd5r_qSK-nUcyP6Q-UCrTronjTFOmu0E6h9WnXEmF5umBdQCjOTl3keyL
而 Gemma B得分为%。 记忆评估 近期研究发现，，也可能遭受新型对抗攻击，这种攻击能够规避现有的对齐措施。 这类攻击有可能使模型行为异常，有时甚至会导致模型重复输出它在训练过程中记住的数据。 因此，研究者专注于研究模型的「可检测记忆」能力，这被认为是评估模型记忆能力的一个上限，并已在多项研究中作为通用定义。 研究者对Gemma预训练模型进行了记忆测试。 具体来说，他们从每个数据集中随机选择了,篇文档，并使用文档开头的个词元作为模型的prompt。 测试重点是精确记忆，即如果模型能够基于输入，精确地生成接下来的token，与原文完全一致，便认为模型「记住了」这段文本。
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