| T5-3B (explanation prompting) |
- A1
- 81.8
- A2
- 72.5
- A3
- 74.8
|
Prompting for explanations improves Adversarial NLI. Is this true? {Yes} it is {true} because {it weakens superficial cues} 2023-05-01 |
연결 없음 |
| T0-11B (explanation prompting) |
- A1
- 75.6
- A2
- 60.6
- A3
- 59.9
|
Prompting for explanations improves Adversarial NLI. Is this true? {Yes} it is {true} because {it weakens superficial cues} 2023-05-01 |
연결 없음 |
| InfoBERT (RoBERTa) |
- A1
- 75
- A2
- 50.5
- A3
- 47.7
|
InfoBERT: Improving Robustness of Language Models from An Information Theoretic Perspective 2020-10-05 |
코드 1 · 코드 2 |
| PaLM 2-L (one-shot) |
- A1
- 73.1
- A2
- 63.4
- A3
- 67.1
|
PaLM 2 Technical Report 2023-05-17 |
코드 1 |
| RoBERTa (Large) |
- A1
- 72.4
- A2
- 49.8
- A3
- 44.4
|
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 |
| ALUM (RoBERTa-LARGE) |
- A1
- 72.3
- A2
- 52.1
- A3
- 48.4
|
Adversarial Training for Large Neural Language Models 2020-04-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| XLNet (Large) |
- A1
- 70.3
- A2
- 50.9
- A3
- 49.4
|
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 |
| ChatGPT |
- A1
- 62.3
- A2
- 52.6
- A3
- 54.1
|
A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark Datasets 2023-05-29 |
코드 1 |
| PaLM 2-M (one-shot) |
- A1
- 58.1
- A2
- 49.5
- A3
- 54.5
|
PaLM 2 Technical Report 2023-05-17 |
코드 1 |
| PaLM 2-S (one-shot) |
- A1
- 53.1
- A2
- 48.8
- A3
- 53.2
|
PaLM 2 Technical Report 2023-05-17 |
코드 1 |
| T0-3B (CoT fine-tuned) |
- A1
- 41.7
- A2
- 37.2
- A3
- 41.9
|
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 |
| Flipped-3B |
- A1
- 39.99
- A2
- 37.05
- A3
- 37.73
|
Guess the Instruction! Flipped Learning Makes Language Models Stronger Zero-Shot Learners 2022-10-06 |
코드 1 |
| GPT-3 |
- A1
- 36.8
- A2
- 34
- A3
- 40.2
|
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 |
- A1
- 36.30
- A2
- 35.00
- A3
- 37.60
|
Knowledge-in-Context: Towards Knowledgeable Semi-Parametric Language Models 2022-10-28 |
연결 없음 |
| RoE-3B |
- A1
- 35.49
- A2
- 34.64
- A3
- 31.22
|
Exploring the Benefits of Training Expert Language Models over Instruction Tuning 2023-02-07 |
코드 1 · 코드 2 |
| BLOOM 176B (one-shot) |
- A1
- 33.6
- A2
- 33.8
- A3
- 35.17
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| OPT 66B (one-shot) |
- A1
- 33.1
- A2
- 34.2
- A3
- 34.92
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| Bloomberg GPT (one-shot) |
- A1
- 32.9
- A2
- 34.4
- A3
- 37.33
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| GPT-NeoX (one-shot) |
- A1
- 32.6
- A2
- 33.8
- A3
- 36.17
|
BloombergGPT: A Large Language Model for Finance 2023-03-30 |
코드 1 · 코드 2 |
| PaLM 540B (Self Improvement, Self Consistency) |
- A2
- 66.5
- A3
- 67.9
|
Large Language Models Can Self-Improve 2022-10-20 |
연결 없음 |
| PaLM 540B (Self Improvement, CoT Prompting) |
- A2
- 65.3
- A3
- 67.3
|
Large Language Models Can Self-Improve 2022-10-20 |
연결 없음 |
| PaLM 540B (Self Improvement, Standard-Prompting) |
- A2
- 64.8
- A3
- 66.9
|
Large Language Models Can Self-Improve 2022-10-20 |
연결 없음 |
| PaLM 540B (Self Consistency) |
- A2
- 64.5
- A3
- 63.4
|
Large Language Models Can Self-Improve 2022-10-20 |
연결 없음 |
| PaLM 540B (CoT Prompting) |
- A2
- 58.9
- A3
- 60.6
|
Large Language Models Can Self-Improve 2022-10-20 |
연결 없음 |
| PaLM 540B (Standard-Prompting) |
- A2
- 55.8
- A3
- 55.8
|
Large Language Models Can Self-Improve 2022-10-20 |
연결 없음 |