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MMAU : Compréhension multitâche massive des agents
Benchmark global évaluant les agents sur cinq domaines, avec 20 tâches et 3K+ prompts. L'exemple conserve la liste de modèles de l'époque de sa publication.
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Banc d'essai qui teste les agents sur cinq domaines avec plus de 3000 invites, en mesurant la compréhension, le raisonnement, la planification, la résolution de problèmes et l'autocorrection.
- Quand l'utiliser
- Pour comparer les performances d'agents sur des types de problèmes variés, ou vérifier si les améliorations de modèle se traduisent par de vrais gains de capacité dans tous les domaines.
- Vigilance
- Coût élevé de mise en place et de calcul ; les résultats reflètent les choix de conception du banc d'essai, pas nécessairement la performance réelle sur vos tâches spécifiques.
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MMAU : Compréhension multitâche massive des agents: Vue d’ensemble
Benchmark global évaluant les agents sur cinq domaines, avec 20 tâches et 3K+ prompts. L'exemple conserve la liste de modèles de l'époque de sa publication.
- Five core domains: Tool-use, DAG QA, Data Science, Programming, Mathematics
- Five essential capabilities assessment
- 20 meticulously designed tasks
- 3K+ distinct prompts
- Comprehensive offline evaluation
- No complex environment setup required
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse DomainsarXiv:2407.18961
- Apple Machine Learning Research - MMAU (2024)
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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