CulturalBench :一个旨在评估大型语言模型在全球不同文化背景下知识掌握情况的基准测试数据集
2024-10-04,为了提升大型语言模型在不同文化背景下的实用性,华盛顿大学、艾伦人工智能研究所等机构联合创建了CulturalBench。这个数据集包含1,227个由人类编写和验证的问题,覆盖了包括被边缘化地区在内的45个全球区域。CulturalBench的推出,目的通过一个稳健、多样化且具有挑战性的基准测试,衡量并跟踪我们在提升LLMs文化知识方面的进步。
一、研究背景:
大型语言模型在跨文化交流中扮演着越来越重要的角色。然而,现有的文化知识基准测试往往缺乏多样性和挑战性,无法全面评估LLMs在不同文化背景下的表现。
目前遇到的困难和挑战:
1、现有的文化知识基准测试覆盖范围有限,缺乏对边缘化地区的关注。
2、 LLMs在处理具有多种正确答案的复杂问题时表现不佳,往往只倾向于选择单一答案。
3、现有的基准测试可能无法准确反映模型在真实世界中的文化知识水平,因为训练数据可能包含了用于训练的网络资源。
数据集地址:CULTURALBENCH|文化知识数据集|语言模型评估数据集
二、让我们来一起看一下CulturalBench
是一个目的在评估大型语言模型(LLMs)在全球不同文化背景下知识掌握情况的基准测试数据集。
CulturalBench 的构建过程包括三个主要步骤:
1、红队测试数据收集:通过AI辅助的交互式红队测试方法,让人类参与者基于他们的日常生活观察和独特的文化知识,提出具有挑战性的问题。
2、人工质量检查:由独立评审员对每个问题进行验证,确保问题的质量。
3、筛选:通过多数票筛选出那些经过验证、能够准确反映文化特点的问题。
数据集特点:
1、问题数量:包含1,227个高质量问题,每个问题都经过五名独立评审员验证。
2、覆盖范围:覆盖45个全球区域,包括一些通常被忽视的地区,如孟加拉国、津巴布韦和秘鲁。
3、话题多样性:问题涵盖17个不同的文化话题,从食品偏好到问候礼节等。
4、两种模式:包含单模式问题(只有一个正确答案)和多模式问题(有多个正确答案),以捕捉每个地区的文化多样性
CulturalBench 提供了两种评估设置:
1、CulturalBench-Easy:以多项选择的形式提出问题。
2、CulturalBench-Hard:将多项选择问题转换为四个二元问题(真/假),增加了评估难度。
基准测试 :
测试了30个不同型号的LLMs,包括 OpenAI 的 GPT、Llama 和 Qwen 等。 测试结果显示,即使是性能最好的模型,在 CulturalBench-Hard 上的表现也远低于人类的表现,这表明该基准测试的有效性和挑战性。

CulturalBench 涵盖了 17 个不同的文化主题,分为三个总体类别。

AI 辅助红队数据收集和验证以构建 CulturalBench 的概述。

有关数据收集和验证的分步详细信息。

在 CulturalBench-Hard 上对性能进行建模,随机基线为 6.25%,人类性能为 92.6%。
三、展望CulturalBench的应用:
比如,某个城市,居民来自世界各地。市政府意识到,尽管他们努力提供平等的服务,但一些新移民并不经常使用这些服务。市政府怀疑这可能是因为宣传材料没有很好地传达给所有人。
问题发现:
通过社区走访和在线调查,市政府发现:
1、一些宣传册子使用了难以理解的术语,对新移民来说不太友好。
2、宣传材料中缺乏多种语言,导致一些非英语母语的居民难以理解。
3、宣传材料中的图片和例子没有很好地代表城市的文化多样性。
市政府通过使用CulturalBench数据集来评估和改进他们的公共服务宣传材料。
1、评估现有材料:他们用CulturalBench中的问题来测试现有的宣传材料,看看是否能够满足不同文化背景居民的需求。
2、收集反馈:市政府组织了一个由不同文化背景的居民组成的焦点小组,使用CulturalBench的问题来引导讨论,收集他们对宣传材料的反馈。
3、改进内容:基于反馈,市政府决定做以下改进:
-设计新的宣传材料:市政府聘请了一个多文化背景的设计团队,帮助他们设计新的宣传册子、海报和网站。
-试点测试:在新的宣传材料正式发布之前,市政府先在一个多元文化社区进行试点测试,看看新的内容是否容易被理解和接受。
-收集试点反馈:市政府通过问卷和访谈收集了试点测试的反馈,并根据反馈进一步调整宣传材料。
-正式发布:经过多次迭代和改进,市政府终于发布了新的宣传材料。
-持续评估:市政府承诺,他们将定期使用CulturalBench来评估宣传材料的有效性,并根据社区的变化持续进行更新。
新宣传材料发布后,市政府注意,更多的居民开始使用公共服务。通过这种方,居民对市政府的满意度提高了,社区中的不同文化群体感到更加被尊重和包含。
来吧,让我们走进 CULTURALBENCH|文化知识数据集|语言模型评估数据集
公开数据集网站
遇见数据集-让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值遇见数据集,国内领先的百万级数据集搜索引擎,实时追踪全球数据集市场,助力把握数字经济时代机遇。
https://www.selectdataset.com/






遇见数据集-让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值遇见数据集,国内领先的百万级数据集搜索引擎,实时追踪全球数据集市场,助力把握数字经济时代机遇。
https://www.selectdataset.com/
相关文章:
CulturalBench :一个旨在评估大型语言模型在全球不同文化背景下知识掌握情况的基准测试数据集
2024-10-04,为了提升大型语言模型在不同文化背景下的实用性,华盛顿大学、艾伦人工智能研究所等机构联合创建了CulturalBench。这个数据集包含1,227个由人类编写和验证的问题,覆盖了包括被边缘化地区在内的45个全球区域。CulturalBench的推出&…...
Git 入门篇(一)
前言 操作系统:win11 64位 与gitee搭配使用 Git 入门篇(一) Git 入门篇(二) Git 入门篇(三) 目录 git下载、安装与配置 下载 安装 配置 git下载、安装与配置 下载 官网:git-…...
一个灵活且功能强大的动画库 Popmotion
一个灵活且功能强大的动画库 Popmotion 什么是 Popmotion? Popmotion 是一个强大的 JavaScript 动画库,提供了一系列简洁的 API,方便开发者创建流畅的动画效果。它支持不同类型的动画,包括 CSS 动画、SVG 动画和 DOM 动画&#…...
如何解决传统能源企业后备人才不足、人才规划缺失问题
如何解决传统能源企业后备人才不足、人才规划缺失问题 很多传统能源企业都面临着老员工逐渐退休,新员工还没有培养起来的问题,缺乏提前对人力资源规划的意识,导致当企业要开展新业务时或者老员工离职的时候,缺乏合适的人选。特别…...
PDF模板制作与填充(Java)
1.PDF模板制作 准备原始模板 准备一个原始PDF模板,可以编辑好Word,预留出要填充的部分,再转换成PDF格式。 设置表单域 用任意PDF编辑器打开PDF模板文件,设置表单域,下面以WPS为例: 拖动文本域到需要填充的…...
LeetCode题练习与总结:迷你语法分析器--385
一、题目描述 给定一个字符串 s 表示一个整数嵌套列表,实现一个解析它的语法分析器并返回解析的结果 NestedInteger 。 列表中的每个元素只可能是整数或整数嵌套列表 示例 1: 输入:s "324", 输出:324 解释ÿ…...
Unity WebGL交互通信
Unity 调用 H5 本文使用的 unity 版本为:2021.3.3 1.在unity中通过c#的特性DllImport导出外部实现函数 [DllImport("__Internal")]private static extern void callJsString(string param);[DllImport("__Internal")]private static extern vo…...
王道考研之数据结构
数据结构系列 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 数据结构 数据结构系列1.线性表1.1 线性表的定义和相关概念1.2 线性表的创销 增删查改 判空表长打印 2.顺序表2.1 顺序表定义和相关概念2.2 顺序表的静态实现2.3 顺序表的…...
实习冲刺Day17
算法题 x的平方根 69. x 的平方根 - 力扣(LeetCode) class Solution { public:int mySqrt(int x) {long left 0,right x;//定义左右边界//数值取的大longlong类型while (left < right) {long mid (right-left1)/2left;//定义中间节点if ((mid *…...
我自己nodejs练手时常用的一些库基础用法
我自己在使用nodejs以及前端实战练习时常用的一些库的基本使用 1.bcrypt //注册账号时,给密码加密 password是前端传过来的密码,hashPassword是存到数据库中的密码 const bcrypt require(bcrypt) const hashPassword bcrypt.hash(password,10) //登…...
岛屿数量问题
给一个0 1矩阵,1代表是陆地,0代表海洋, 如果两个1相邻,那么这两个1属于同一个岛。我们只考虑上下左右为相邻。 岛屿问题: 相邻陆地可以组成一个岛屿(相邻:上下左右) 判断岛屿个数。 C 解决方案 #include &…...
智能制造基础- TPM(全面生产维护)
TPM 前言一、TPM二、TPM实施步骤三、 消除主要问题3.1 实施指南3.2 如何进行“主要问题”的消除? 四、自主维护4.1 实施指南4.2 主要工作内容4.3 如何进行“自主维护“ 五、计划维护5.1 实施指南5.2 如何实施计划维护 六、TPM 适当的 设备 设计5.1 实施指南5.2 如何…...
C++学习笔记----11、模块、头文件及各种主题(一)---- 模板概览与类模板(4)
2.2.2、显式实例化 有危险存在于有些类模板成员函数的编译错误,在隐式实例化时没有注意到。未被使用的类模板成员函数也可能包含语法错误,因为它们不会被编译到。这会使得检测代码的语法错误很困难。可以强制编译器生成所有成员函数的代码,vi…...
【力扣热题100】[Java版] 刷题笔记-160. 相交链表
题目:160. 相交链表 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点,返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交: 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。 注意…...
多线程和线程同步复习
多线程和线程同步复习 进程线程区别创建线程线程退出线程回收全局写法传参写法 线程分离线程同步同步方式 互斥锁互斥锁进行线程同步 死锁读写锁api细说读写锁进行线程同步 条件变量生产者消费者案例问题解答加强版生产者消费者 总结信号量信号量实现生产者消费者同步-->一个…...
贝式计算的 AI4S 观察:使用机器学习对世界进行感知与推演,最大魅力在于横向扩展的有效性
「传统研究方法高度依赖于科研人员自身的特征和问题定义能力,通常采用小数据,在泛化能力和拓展能力上存疑。而 AI 研究方法则需要引入大规模、高质量数据,并采用机器学习进行特征抽取,这使得产生的科研结果在真实世界的问题中非常…...
容器化技术入门:Docker详解
💓 博客主页:瑕疵的CSDN主页 📝 Gitee主页:瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏:《热点资讯》 容器化技术入门:Docker详解 容器化技术入门:Docker详解 容器化技术入门:Docker详解 引言 Doc…...
基于SSM(Spring + Spring MVC + MyBatis)框架的药房管理系统
基于SSM(Spring Spring MVC MyBatis)框架的药房管理系统 项目概述 功能需求 用户管理:管理员可以添加、删除、修改和查询用户信息。药品管理:支持对药品信息的增删改查操作,包括药品名称、价格、库存量等。供应商…...
在服务器里安装2个conda
1、安装新的conda 下载地址:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 本文选择:Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh 安装:Ubuntu安装Anaconda详细步骤(Ubuntu22.04.1ÿ…...
web安全漏洞之ssrf入门
web安全漏洞之ssrf入门 1.什么是ssrf SSRF(Server Side Request Forgery,服务端请求伪造)是一种通过构造数据进而伪造成服务端发起请求的漏洞。因为请求是由服务器内部发起,所以一般情况下SSRF漏洞的目标往往是无法从外网访问的内系统。 SSRF漏洞形成的原理多是服务…...
中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...
STM32F4基本定时器使用和原理详解
STM32F4基本定时器使用和原理详解 前言如何确定定时器挂载在哪条时钟线上配置及使用方法参数配置PrescalerCounter ModeCounter Periodauto-reload preloadTrigger Event Selection 中断配置生成的代码及使用方法初始化代码基本定时器触发DCA或者ADC的代码讲解中断代码定时启动…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案
随着新能源汽车的快速普及,充电桩作为核心配套设施,其安全性与可靠性备受关注。然而,在高温、高负荷运行环境下,充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显,成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...
MySQL中【正则表达式】用法
MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现(两者等价),用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例: 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...
Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解
目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...
在QWebEngineView上实现鼠标、触摸等事件捕获的解决方案
这个问题我看其他博主也写了,要么要会员、要么写的乱七八糟。这里我整理一下,把问题说清楚并且给出代码,拿去用就行,照着葫芦画瓢。 问题 在继承QWebEngineView后,重写mousePressEvent或event函数无法捕获鼠标按下事…...
代码随想录刷题day30
1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...
R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...
