| ALBERT (Ensemble) |
- Accuracy
- 91.4
|
Improving Machine Reading Comprehension with Single-choice Decision and Transfer Learning 2020-11-06 |
연결 없음 |
| Megatron-BERT (ensemble) |
- Accuracy
- 90.9
- Accuracy (High)
- 90.0
- Accuracy (Middle)
- 93.1
|
Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 2019-09-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| ALBERTxxlarge+DUMA(ensemble) |
- Accuracy
- 89.8
- Accuracy (High)
- 92.6
- Accuracy (Middle)
- 88.7
|
DUMA: Reading Comprehension with Transposition Thinking 2020-01-26 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Megatron-BERT |
- Accuracy
- 89.5
- Accuracy (High)
- 88.6
- Accuracy (Middle)
- 91.8
|
Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 2019-09-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| DeBERTalarge |
- Accuracy
- 86.8
|
DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention 2020-06-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 |
| B10-10-10 |
- Accuracy
- 85.7
- Accuracy (High)
- 84.4
- Accuracy (Middle)
- 88.8
|
Funnel-Transformer: Filtering out Sequential Redundancy for Efficient Language Processing 2020-06-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| RoBERTa |
- Accuracy
- 83.2
- Accuracy (High)
- 81.3
- Accuracy (Middle)
- 86.5
|
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 2019-07-26 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 |
| Orca 2-13B |
- Accuracy
- 82.87
|
Orca 2: Teaching Small Language Models How to Reason 2023-11-18 |
연결 없음 |
| Orca 2-7B |
- Accuracy
- 80.79
|
Orca 2: Teaching Small Language Models How to Reason 2023-11-18 |
연결 없음 |
| HAT (Encoder) |
- Accuracy
- 67.3
|
Hierarchical Learning for Generation with Long Source Sequences 2021-04-15 |
연결 없음 |
| XLNet |
- Accuracy (High)
- 84.0
- Accuracy (Middle)
- 88.6
|
XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 2019-06-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 |
| PaLM 540B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 49.1
- Accuracy (Middle)
- 68.1
|
PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways 2022-04-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| LLaMA 65B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 51.6
- Accuracy (Middle)
- 67.9
|
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 2023-02-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 |
| PaLM 62B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 47.5
- Accuracy (Middle)
- 64.3
|
PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways 2022-04-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| LLaMA 33B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 48.3
- Accuracy (Middle)
- 64.1
|
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 2023-02-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 |
| LLaMA 13B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 47.2
- Accuracy (Middle)
- 61.6
|
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 2023-02-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 |
| LLaMA 7B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 46.9
- Accuracy (Middle)
- 61.1
|
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 2023-02-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 |
| GPT-3 175B (0-shot) |
- Accuracy (Middle)
- 58.4
|
Language Models are Few-Shot Learners 2020-05-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 |
| PaLM 8B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 42.3
- Accuracy (Middle)
- 57.9
|
PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways 2022-04-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| Bloomberg GPT (one-shot) |
- Accuracy (High)
- 41.74
- Accuracy (Middle)
- 54.32
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| BLOOM 176B (one-shot) |
- Accuracy (High)
- 39.14
- Accuracy (Middle)
- 52.3
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| OPT 66B (one-shot) |
- Accuracy (High)
- 37.02
- Accuracy (Middle)
- 47.42
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| GPT-NeoX (one-shot) |
- Accuracy (High)
- 34.33
- Accuracy (Middle)
- 41.23
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| GPT-3 175B (zero-shot) |
- Accuracy (High)
- 45.5
|
Language Models are Few-Shot Learners 2020-05-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 |