在日益火爆的生成式语言模型赛道上，我们经常能看到各种各样的生成式语言模型。而几乎每个生成式语言模型都会在以下几个数据集上来验证模型的生成性能。今天我们来挨个理解这些生成式语言模型数据集。生成式语言模型通常需要大规模的数据集来进行训练，以便能够理解和生成自然语言。以下是一些用于验证生成式语言模型的数据集的简介：
- MMLU (Math Machine Learning Universe): MMLU 是一个大规模的数学机器学习数据集，包含各种数学问题、解答和相关数学知识。这个数据集旨在为数学相关任务提供丰富的训练资源，如数学问题解答、数学推理等。
- C-Eval: C-Eval 是一个自然语言推理数据集，包含自然语言句子对，旨在评估模型在理解自然语言逻辑和关系方面的能力。数据集中的句子对设计用于测试模型在识别相似、相反或中立关系方面的能力。
- GSM8K: GSM8K 是一个包含约8000个科学问题的数据集，旨在用于训练能够解决科学问题的模型。数据集中的问题涵盖了各种科学领域，如物理、化学、生物等。
- MATH: MATH 是一个包含数学问题的数据集，旨在用于训练模型解决数学问题。数据集中的问题涵盖了各种数学领域，如代数、几何、微积分等。
- HumanEval: HumanEval 是一个编程问题的数据集，包含各种编程问题及其解决方案。这个数据集旨在用于评估模型在理解和解决编程问题方面的能力。
- MBPP (Microsoft Billion Word Portuguese Pre-training): MBPP 是一个包含约10亿葡萄牙语单词的数据集，旨在用于预训练语言模型。这个数据集包含了各种文本，如新闻、书籍、论坛帖子等。
- BBH (Baidu Big Head): BBH 是一个包含大规模中文数据的数据集，旨在用于训练中文语言模型。数据集包含了各种类型的中文文本，如新闻、社交媒体帖子、问答等。
- CMMLU: CMMLU 是一个包含数学问题和解答的数据集，旨在用于训练模型解决数学问题。数据集中的问题涵盖了各种数学领域，如代数、几何、微积分等。
这些数据集各有其特点和用途，但共同目标是通过提供大规模、多样化的训练数据，帮助生成式语言模型提高其理解和生成自然语言的能力。
