| PaLM 540B (finetuned) |
- Accuracy
- 100
|
PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways 2022-04-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| Vega v2 6B (KD-based prompt transfer) |
- Accuracy
- 99.4
|
Toward Efficient Language Model Pretraining and Downstream Adaptation via Self-Evolution: A Case Study on SuperGLUE 2022-12-04 |
연결 없음 |
| ST-MoE-32B 269B (fine-tuned) |
- Accuracy
- 99.2
|
ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models 2022-02-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| UL2 20B (fine-tuned) |
- Accuracy
- 99
|
UL2: Unifying Language Learning Paradigms 2022-05-10 |
코드 1 · 코드 2 |
| DeBERTa-Ensemble |
- Accuracy
- 98.4
|
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 |
| Turing NLR v5 XXL 5.4B (fine-tuned) |
- Accuracy
- 98.2
|
Toward Efficient Language Model Pretraining and Downstream Adaptation via Self-Evolution: A Case Study on SuperGLUE 2022-12-04 |
연결 없음 |
| DeBERTa-1.5B |
- Accuracy
- 96.8
|
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 |
| PaLM 2-L (1-shot) |
- Accuracy
- 96.0
|
PaLM 2 Technical Report 2023-05-17 |
코드 1 |
| T5-XXL 11B (fine-tuned) |
- Accuracy
- 94.8
|
Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 2019-10-23 |
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 |
| FLAN 137B (prompt-tuned) |
- Accuracy
- 94
|
Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners 2021-09-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| GPT-3 175B (few-shot, k=32) |
- Accuracy
- 92
|
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 |
| T5-XL 3B (fine-tuned) |
- Accuracy
- 92
|
Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 2019-10-23 |
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 |
| FLAN 137B (zero-shot) |
- Accuracy
- 91
|
Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners 2021-09-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| ST-MoE-L 4.1B (fine-tuned) |
- Accuracy
- 91
|
ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models 2022-02-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GPT-3 175B (0-shot) |
- Accuracy
- 91
|
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 |
| T0-3B (CoT fine-tuned) |
- Accuracy
- 90.9
|
The CoT Collection: Improving Zero-shot and Few-shot Learning of Language Models via Chain-of-Thought Fine-Tuning 2023-05-23 |
코드 1 · 코드 2 |
| RoBERTa-Winogrande-ft 355M (fine-tuned) |
- Accuracy
- 90.6
|
WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale 2019-07-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| PaLM 2-M (1-shot) |
- Accuracy
- 90.0
|
PaLM 2 Technical Report 2023-05-17 |
코드 1 |
| Flipped-3B |
- Accuracy
- 89.88
|
Guess the Instruction! Flipped Learning Makes Language Models Stronger Zero-Shot Learners 2022-10-06 |
코드 1 |
| PaLM 2-S (1-shot) |
- Accuracy
- 89.0
|
PaLM 2 Technical Report 2023-05-17 |
코드 1 |
| GPT-NeoX (one-shot) |
- Accuracy
- 88
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| FLAN 137B (few-shot, k=16) |
- Accuracy
- 87
|
Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners 2021-09-03 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| GPT-3 175B (1-shot) |
- Accuracy
- 87
|
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 |
| RoBERTa-ft 355M (fine-tuned) |
- Accuracy
- 86.4
|
WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale 2019-07-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |
| Bloomberg GPT (one-shot) |
- Accuracy
- 86
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| OPT 66B (one-shot) |
- Accuracy
- 86
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| GPT-3 13B (few-shot, k=32) |
- Accuracy
- 86
|
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 |
| KiC-770M |
- Accuracy
- 85.30
|
Knowledge-in-Context: Towards Knowledgeable Semi-Parametric Language Models 2022-10-28 |
연결 없음 |
| UL2 20B (0-shot) |
- Accuracy
- 85
|
UL2: Unifying Language Learning Paradigms 2022-05-10 |
코드 1 · 코드 2 |
| RoBERTa-Winogrande 355M (fine-tuned) |
- Accuracy
- 84.4
|
WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale 2019-07-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 |