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原標題：全新生物學(xué)基準數(shù)據(jù)集LAB-Bench震撼開源！覆蓋8大任務(wù)，超2.4K選擇題
關(guān)鍵字：模型,任務(wù),解讀,問題,能力
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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lü作者：十九
編輯：十九，李寶珠
FutureHouse Inc. 的研究人員推出了 LAB-Bench 生物學(xué)基準測試數(shù)據(jù)集，用于評估 AI 系統(tǒng)在文獻檢索和推理、圖形解釋、表格解釋、數(shù)據(jù)庫訪問、撰寫協(xié)議、DNA 和蛋白質(zhì)序列的理解和處理、克隆場景等實際生物學(xué)研究的表現(xiàn)。當(dāng)被國外友人問候「How are you」時，你的第一反應(yīng)是什么？
是不是經(jīng)典的「I’m fine, Thank you. And you」？
其實，這種教科書式問答不僅存在于我們的英語學(xué)習(xí)交流中，也存在于大語言模型的訓(xùn)練和測試中。
如今，將大語言模型 (LLMs) 和 LLM 增強系統(tǒng)用于生物學(xué)、海洋科學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域的研究，進而提高科研效率、成果產(chǎn)出，已成為很多科學(xué)家關(guān)注的重點方向。比如，浙江大學(xué)團隊曾在海洋領(lǐng)域推出大語言模型 OceanGPT，微軟曾在生物醫(yī)藥領(lǐng)域開發(fā)大語言模型 BioGPT，上海交通大學(xué)曾在地球科學(xué)領(lǐng)域提出大語言模型 K2。
值得注意的是，隨著 LLMs 在科研領(lǐng)域的日益普及，建立一套高質(zhì)量、專業(yè)性強的評估基準變得至關(guān)重要。
然而，目前許多基準測試 (benchmarks exist) 聚

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