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GAOKAO-Bench
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AI_Studio
2025-11-12 更新
2026-06-11 收录
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https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/356555
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资源简介:
GAOKAO-Bench
高考基准数据集(GAOKAO-Bench)
应用场景:
提供机构:
皮都坦率的法夏
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GAOKAO-Bench
GAOKAO-bench是一个评估框架,它利用GAOKAO问题作为数据集来评估大型语言模型。
OpenXLab
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GAOKAO-Bench
GAOKAO-bench是一个评估框架,它利用GAOKAO问题作为数据集来评估大型语言模型。
OpenDataLab
2026-07-12 更新
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Gaokao-Bench
该数据集包含了2010年至2022年中国高考的多项选择题,旨在评估大型语言模型的语言理解和符号推理能力。为了增强数据集对同义转述、符号重写和结构变化的鲁棒性,对数据集进行了增强处理,重点关注真实推理而非记忆中的语法。经过增强后,该数据集总共有1,296个问题实例,其任务是进行数学推理和语言理解评估。
arXiv
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GAOKAO-Bench
displayName: GAOKAO-Bench labelTypes: [] license: - Apache 2.0 mediaTypes: [] paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2305.12474.pdf publishDate: "2023-01-01" publishUrl: https://github.com/OpenLMLab/GAOKAO-B
魔搭社区
2025-12-30 更新
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GAOKAO-Bench
GAOKAO-Bench是由复旦大学计算机科学与技术学院创建的数据集,涵盖了2010至2022年间中国高考的所有科目题目,共计2811题。该数据集包含1781道客观题和1030道主观题,题型多样,包括单选、填空、改错、开放性问题等。数据集通过自动化脚本和人工标注将PDF格式的题目转换为JSON文件,数学公式则转换为LATEX格式。GAOKAO-Bench旨在为大型语言模型提供一个全面且贴近实际应用
arXiv
2024-02-24 更新
1734
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