Papers with Code · CC BY-SA 4.0

BoolQ

아카이브 평가 65건 · 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
Mistral-Nemo 12B (HPT)	Accuracy 99.87	Hierarchical Prompting Taxonomy: A Universal Evaluation Framework for Large Language Models Aligned with Human Cognitive Principles 2024-06-18	코드 1
ST-MoE-32B 269B (fine-tuned)	Accuracy 92.4	ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models 2022-02-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
PaLM 540B (fine-tuned)	Accuracy 92.2	PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways 2022-04-05	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
Turing NLR v5 XXL 5.4B (fine-tuned)	Accuracy 92	Toward Efficient Language Model Pretraining and Downstream Adaptation via Self-Evolution: A Case Study on SuperGLUE 2022-12-04	연결 없음
T5-XXL 11B (fine-tuned)	Accuracy 91.2	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
PaLM 2-L (1-shot)	Accuracy 90.9	PaLM 2 Technical Report 2023-05-17	코드 1
UL2 20B (fine-tuned)	Accuracy 90.8	UL2: Unifying Language Learning Paradigms 2022-05-10	코드 1 · 코드 2
Vega v2 6B (fine-tuned)	Accuracy 90.5	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 90.4	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
PaLM 2-M (1-shot)	Accuracy 88.6	PaLM 2 Technical Report 2023-05-17	코드 1
ST-MoE-L 4.1B (fine-tuned)	Accuracy 88.6	ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models 2022-02-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
PaLM 2-S (1-shot)	Accuracy 88.1	PaLM 2 Technical Report 2023-05-17	코드 1
MUPPET Roberta Large	Accuracy 87.5	Muppet: Massive Multi-task Representations with Pre-Finetuning 2021-01-26	코드 1 · 코드 2
FLAN 137B (prompt-tuned)	Accuracy 86.3	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
RoBERTa-large 355M + Entailment as Few-shot Learner	Accuracy 86.0	Entailment as Few-Shot Learner 2021-04-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
T5-Large 770M (fine-tuned)	Accuracy 85.4	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
LLaMA 65B (0-shot)	Accuracy 85.3	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
LLaMA 2 70B (0-shot)	Accuracy 85	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
FLAN 137B (4-shot)	Accuracy 84.6	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
MUPPET Roberta Base	Accuracy 83.8	Muppet: Massive Multi-task Representations with Pre-Finetuning 2021-01-26	코드 1 · 코드 2
Chinchilla 70B (0-shot)	Accuracy 83.7	Training Compute-Optimal Large Language Models 2022-03-29	코드 1 · 코드 2
LLaMA 2 34B (0-shot)	Accuracy 83.7	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
LLaMA 33B (0-shot)	Accuracy 83.1	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
FLAN 137B (0-shot)	Accuracy 82.9	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
LLaMA 2 13B (0-shot)	Accuracy 81.7	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
T5-Base 220M (fine-tuned)	Accuracy 81.4	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
BERT-MultiNLI 340M (fine-tuned)	Accuracy 80.4	BoolQ: Exploring the Surprising Difficulty of Natural Yes/No Questions 2019-05-24	코드 1
Gopher (zero-shot)	Accuracy 79.3	Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher 2021-12-08	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
LLaMA 13B (zero-shot)	Accuracy 78.1	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 2 7B (zero-shot)	Accuracy 77.4	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