Papers with Code · CC BY-SA 4.0

PIQA

아카이브 평가 67건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
Unicorn 11B (fine-tuned)	Accuracy 90.1	UNICORN on RAINBOW: A Universal Commonsense Reasoning Model on a New Multitask Benchmark 2021-03-24	코드 1
LLaMA3 8B+MoSLoRA	Accuracy 89.7	Mixture-of-Subspaces in Low-Rank Adaptation 2024-06-16	코드 1
CompassMTL 567M with Tailor	Accuracy 88.3	Task Compass: Scaling Multi-task Pre-training with Task Prefix 2022-10-12	코드 1
LLaMA-3 8B + MixLoRA	Accuracy 87.6	MixLoRA: Enhancing Large Language Models Fine-Tuning with LoRA-based Mixture of Experts 2024-04-22	코드 1 · 코드 2
DeBERTa-Large 304M	Accuracy 87.4	Two is Better than Many? Binary Classification as an Effective Approach to Multi-Choice Question Answering 2022-10-29	코드 1
CompassMTL 567M	Accuracy 87.3	Task Compass: Scaling Multi-task Pre-training with Task Prefix 2022-10-12	코드 1
LLaMA-2 13B + MixLoRA	Accuracy 86.8	MixLoRA: Enhancing Large Language Models Fine-Tuning with LoRA-based Mixture of Experts 2024-04-22	코드 1 · 코드 2
Shakti-LLM (2.5B)	Accuracy 86.2	SHAKTI: A 2.5 Billion Parameter Small Language Model Optimized for Edge AI and Low-Resource Environments 2024-10-15	연결 없음
DeBERTa-Large 304M (classification-based)	Accuracy 85.9	Two is Better than Many? Binary Classification as an Effective Approach to Multi-Choice Question Answering 2022-10-29	코드 1
ExDeBERTa 567M	Accuracy 85.5	Task Compass: Scaling Multi-task Pre-training with Task Prefix 2022-10-12	코드 1
UnifiedQA 3B	Accuracy 85.3	UnifiedQA: Crossing Format Boundaries With a Single QA System 2020-05-02	코드 1 · 코드 2
PaLM 2-L (1-shot)	Accuracy 85.0	PaLM 2 Technical Report 2023-05-17	코드 1
Mixtral 8x7B (0-shot)	Accuracy 83.6	Mixtral of Experts 2024-01-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
PaLM 2-M (1-shot)	Accuracy 83.2	PaLM 2 Technical Report 2023-05-17	코드 1
LLaMA-2 7B + MixLoRA	Accuracy 83.2	MixLoRA: Enhancing Large Language Models Fine-Tuning with LoRA-based Mixture of Experts 2024-04-22	코드 1 · 코드 2
Mistral 7B (0-shot)	Accuracy 83.0	Mistral 7B 2023-10-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
LLaMA 65B (0-shot)	Accuracy 82.8	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 2 70B (0-shot)	Accuracy 82.8	Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 2023-07-18	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
Camelidae-8×34B	Accuracy 82.7	Parameter-Efficient Sparsity Crafting from Dense to Mixture-of-Experts for Instruction Tuning on General Tasks 2024-01-05	코드 1 · 코드 2
LLaMA 33B (0-shot)	Accuracy 82.3	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 2-S (1-shot)	Accuracy 82.2	PaLM 2 Technical Report 2023-05-17	코드 1
Mistral 7B (0-shot)	Accuracy 82.2	Mixtral of Experts 2024-01-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
MT-NLG 530B (0-shot)	Accuracy 82.0	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
LLaMA 2 34B (0-shot)	Accuracy 81.9	Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 2023-07-18	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
Gopher 280B (0-shot)	Accuracy 81.8	Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher 2021-12-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Chinchilla 70B (0-shot)	Accuracy 81.8	Training Compute-Optimal Large Language Models 2022-03-29	코드 1 · 코드 2
FLAN 137B (few-shot, k=10)	Accuracy 81.7	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
OPT-175B	Accuracy 81.07	SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot 2023-01-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
GPT-3 175B (0-shot)	Accuracy 81.0	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
SparseGPT 175B (50% Sparsity)	Accuracy 80.63	SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot 2023-01-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6