| BLOOMZ |
- Accuracy
- 96.3
|
Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning
2022-11-03 |
코드 1 |
| Flipped-3B |
- Accuracy
- 95.88
|
Guess the Instruction! Flipped Learning Makes Language Models Stronger Zero-Shot Learners
2022-10-06 |
코드 1 |
| FLAN 137B (few-shot, k=10) |
- Accuracy
- 94.7
|
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 |
| T0-3B (CoT fine-tuned) |
- Accuracy
- 94.5
|
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 |
| KiC-770M |
- Accuracy
- 94.40
|
Knowledge-in-Context: Towards Knowledgeable Semi-Parametric Language Models
2022-10-28 |
연결 없음 |
| FLAN 137B (zero-shot) |
- Accuracy
- 93.4
|
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 |
| Reading Strategies Model |
- Accuracy
- 88.3
|
Improving Machine Reading Comprehension with General Reading Strategies
2018-10-31 |
코드 1 |
| Finetuned Transformer LM |
- Accuracy
- 86.5
|
Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
2018-06-11 |
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 |
| RoE-3B |
- Accuracy
- 86.33
|
Exploring the Benefits of Training Expert Language Models over Instruction Tuning
2023-02-07 |
코드 1 · 코드 2 |
| OPT-175B |
- Accuracy
- 79.82
|
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 |
| SparseGPT (175B, 50% Sparsity) |
- Accuracy
- 78.87
|
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 |
| Memory chains and semantic supervision |
- Accuracy
- 78.7
|
UNIMELB at SemEval-2016 Tasks 4A and 4B: An Ensemble of Neural Networks and a Word2Vec Based Model for Sentiment Classification
2016-06-01 |
코드 1 |
| Hidden Coherence Model |
- Accuracy
- 77.6
|
Story Comprehension for Predicting What Happens Next
2017-09-01 |
연결 없음 |
| SparseGPT (175B, 4:8 Sparsity) |
- Accuracy
- 77.02
|
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 |
| val-LS-skip |
- Accuracy
- 76.5
|
A Simple and Effective Approach to the Story Cloze Test
2018-03-15 |
연결 없음 |
| SparseGPT (175B, 2:4 Sparsity) |
- Accuracy
- 76.19
|
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 |
| sMLP – deterministic 9.4B (0-shot) |
- Accuracy
- 74.7
|
Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
2022-03-14 |
연결 없음 |
| Switch Transformer 9B |
- Accuracy
- 73.3
|
Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
2022-03-14 |
연결 없음 |
| GPT-3 Large 760M (zero-shot) |
- Accuracy
- 72.4
|
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 |
| Gshard 9B |
- Accuracy
- 67.9
|
Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
2022-03-14 |
연결 없음 |
| HASH Layers 10B (0-shot) |
- Accuracy
- 64.7
|
Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
2022-03-14 |
연결 없음 |
| Base Layers 10B (0-shot) |
- Accuracy
- 61.4
|
Efficient Language Modeling with Sparse all-MLP
2022-03-14 |
연결 없음 |
| OPT-175B (50% Sparsity) |
- Accuracy
- 47.10
|
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 |