语言模型既展示了定量的改进,又展示了新的定性功能,随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响,但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息,为破坏性的新模型能力做准备,并改善社会有害的效果,至关重要的是,我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战,我们介绍了超越模仿游戏基准(Big Bench)。 Big Bench目前由204个任务组成,由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的,从语言学,儿童发展,数学,常识性推理,生物学,物理学,社会偏见,软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号,Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为,跨越了数百万到数十亿个参数。此外,一个人类专家评估者团队执行了所有任务,以提供强大的基准。研究结果包括:模型性能和校准都随规模改善,但绝对的术语(以及与评估者的性能相比);在模型类中的性能非常相似,尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分,而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标;社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加,但这可以通过提示来改善。
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