GAIA|AI性能评估数据集|通用AI助手数据集

arXiv2023-11-22 更新2024-06-21 收录

AI性能评估

通用AI助手

下载链接：

https://huggingface.co/gaia-benchmark

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

GAIA是一个为通用AI助手设计的基准数据集，包含466个精心设计的问题及其答案。数据集旨在评估AI系统在推理、多模态处理、网络浏览和工具使用等基本能力。GAIA的问题对人类来说概念简单，但对大多数先进的AI系统具有挑战性。数据集的应用领域广泛，旨在解决AI系统在实际应用中的性能问题，推动AI技术的发展。

提供机构：

Meta 元, HuggingFace 拥抱脸, AutoGPT, GenAI 生成智能

创建时间：

2023-11-22

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GAIA数据集的构建方式是通过设计一系列需要推理、多模态处理、网络浏览和工具使用能力的现实世界问题。这些问题对人类来说概念上很简单，但对大多数高级AI来说却极具挑战性。研究人员设计了466个问题和答案，其中300个问题的答案被保留下来，用于创建一个排行榜。这些问题的设计原则是概念简单、具有挑战性、易于解释、不易被记忆化，并且易于使用。

特点

GAIA数据集的特点是它包含了466个精心设计的问题，这些问题需要一系列基本能力，如推理、多模态处理、网络浏览和工具使用能力。这些问题对人类来说概念上很简单，但对大多数高级AI来说却极具挑战性。此外，这些问题还具有易于解释、不易被记忆化和易于使用的特点。

使用方法

GAIA数据集的使用方法是将问题作为零样本提示提供给AI助手，并附上相关的证据（如果有）。然后，AI助手需要提供简短、单一的正确答案。评估是通过将模型的答案与事实真相进行准精确匹配来进行的。为了使用GAIA，用户只需要将问题作为零样本提示提供给AI助手，并附上相关的证据（如果有）。然后，AI助手需要提供简短、单一的正确答案。评估是通过将模型的答案与事实真相进行准精确匹配来进行的。

背景与挑战

背景概述

在人工智能领域，特别是大型语言模型（LLMs）的研究中，评估这些系统的能力成为了一个挑战。当前的趋势是寻找对人类来说越来越困难的任务，以测试LLMs的能力。然而，GAIA数据集的提出挑战了这一趋势，它专注于那些对人类来说是概念上简单但执行起来复杂的任务。GAIA数据集由Meta、HuggingFace、AutoGPT和GenAI的研究人员于2023年11月23日创建，旨在成为通用人工智能助手的一个基准。该数据集包含466个精心设计的问题及其答案，这些问题需要推理、多模态处理、网络浏览和工具使用等基本能力。GAIA的提出代表了人工智能研究中的一个重要里程碑，它为评估通用人工智能助手的能力提供了一个新的框架。

当前挑战

GAIA数据集的挑战主要在于以下几个方面：1) 所解决的领域问题的挑战，即通用人工智能助手在现实世界中的问题解决能力；2) 构建过程中所遇到的挑战，包括如何确保问题的清晰性和答案的唯一性，以及如何处理网络信息的时效性和可访问性问题。此外，GAIA数据集的评估方法需要进一步发展和完善，以适应人工智能系统的不断进步和变化。

常用场景

经典使用场景

GAIA数据集被设计为一个用于评估通用AI助手的基准，它包含了一系列真实世界的复杂问题，这些问题需要AI助手具备推理、多模态处理、网页浏览和工具使用等基本能力。该数据集的问题对于人类来说概念上很简单，但对于大多数高级AI来说却具有挑战性，这反映了人类在日常生活中的实际应用场景。例如，一个AI助手可能需要从网络上搜索信息、处理多模态数据（如图像或音频）、执行编程任务或进行网页浏览，以回答这些问题。

衍生相关工作

GAIA数据集的发布推动了一系列相关研究的发展。例如，研究者们开始探索如何将GAIA数据集与其他多模态数据集相结合，以评估AI助手在处理图像、视频和音频等不同类型数据时的能力。此外，研究者们还开始探索如何利用GAIA数据集来训练和评估AI助手的安全性和可靠性，以确保其在实际应用中的表现符合人类的期望。此外，GAIA数据集的发布还推动了AI助手评估基准的改进，研究者们开始探索如何设计更加可靠、更加公平的评估基准，以推动AI助手研究的进步。

数据集最近研究