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RULER 是一种用于测试长文本语言模型合理性的评估基准，为长文本语言模型提供了更全面的评估和测试。它扩展了传统的检索测试范围，包含不同类型和数量的信息点，并引入了新的任务类别，如多跳跟踪和聚合，以评估模型在超出检索上下文的行为表现。
RULER官网链接地址：https://huggingface.co/papers/2404.06654
RULER 介绍
RULER 是一项新兴的合成基准，用于全面评估长文本语言模型。它扩展了普通检索测试，包括不同类型和数量的信息点。此外，RULER 引入了新的任务类别，如多跳跟踪和聚合，以测试超出检索上下文的行为。在 RULER 上评估了 10 个长文本语言模型，在 13 个代表性任务中表现出色。尽管这些模型在普通检索测试中准确性几乎完美，但随着上下文长度增加，它们的表现非常糟糕。只有四个模型（GPT-4、Command-R、Yi-34B 和 Mixtral）在长度达到 32K 时表现相当不错。我们开源 RULER，旨在推动对长文本语言模型的全面评估。
RULER用户群体
教育和科研领域
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RULER的核心功能
- 长文本语言模型测试/多跳跟踪/聚合
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