官网介绍
这是一个聚焦多任务语言理解在MMLU（Multi-Modal Unsupervised Learning）上表现的网站，主要展示不同模型在该任务上的平均得分及排名情况。网站通过罗列各模型的评估结果，为业内提供多任务语言理解领域的模型性能参考，帮助研究者和从业者了解当前模型的能力水平及发展现状。
官网地址
官网地址为https://paperswithcode.com/sota/multi-task-language-understanding-on-mmlu，用户可通过该链接查看MMLU任务下各模型的详细评估数据和排名信息。
网址预览
主要功能
模型排名展示：以表格形式呈现多个模型在MMLU任务上的平均得分（AVERAGE %），并按得分高低进行排名，如GPT – 4 o1（300b）以87%的平均分位列第一，Llama 3.1（405B）以86.6%紧随其后等。
模型信息呈现：列出每个模型的额外训练数据、相关论文、代码链接、结果年份及标签等信息，例如部分模型标注有“chain – of – thought”“fine – tuned”“5 – shot”等标签，方便用户深入了解模型的训练和评估情况。
数据对比参考：涵盖不同规模和类型的模型，包括GPT系列、Llama系列、Claude系列等，为用户提供全面的模型性能对比数据。
使用场景
模型研究与开发：模型研发人员可参考网站上的模型排名和性能数据，了解当前先进模型的表现，为自身模型的研发和优化提供方向。
学术研究参考：科研人员在开展多任务语言理解相关研究时，可借助网站的评估结果和模型信息，作为研究的参考依据。
模型选型与应用：企业或个人在选择适用于多任务语言理解场景的模型时，可通过该网站的对比数据，挑选更符合需求的模型。
适用人群
模型研发人员：关注多任务语言理解模型性能，需要进行模型优化和开发的人员。
学术研究人员：从事自然语言处理、多任务学习等领域学术研究的科研人员。
行业从业者：涉及需要应用多任务语言理解模型的相关行业从业者，如人工智能应用开发人员等。
数据统计
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