GPQA|科学问答数据集|AI监督学习数据集

GPQA是一个由生物学、物理学和化学领域的专家编写的448个多选题数据集。该数据集的特点是问题质量高且极其困难，即使是具有博士学位或在读博士的专家也仅能达到65%的准确率，而高技能的非专家验证者仅有34%的准确率。数据集旨在用于研究未来AI系统在帮助解答非常困难问题时的可扩展监督方法，特别是在开发新科学知识时。

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数据集介绍

构建方式

GPQA 数据集的构建过程严谨而复杂，旨在确保问题的高质量和难度。首先，来自生物学、物理学和化学领域的专家被雇佣来编写问题，这些专家具有或正在追求博士学位。编写的问题经过两次专家验证，以确保问题的客观性和准确性。然后，非专家验证者尝试回答问题，他们具有其他领域的博士学位，并有权访问互联网资源。最终，通过筛选和分类，形成三个数据集：GPQA Extended、GPQA 和 GPQA Diamond。

特点

GPQA 数据集的特点在于其问题的难度和客观性。专家在生物学、物理学和化学领域的问题上达到 65% 的准确率，而具有博士学位的非专家验证者即使在拥有互联网资源的情况下也只能达到 34% 的准确率。此外，GPT-4 在该数据集上的准确率仅为 39%，这表明数据集对于当前最先进的 AI 系统来说也是具有挑战性的。GPQA 数据集的构建旨在测试人类专家和 AI 系统的能力，并促进可扩展监督方法的研究。

使用方法

GPQA 数据集可用于评估和测试 AI 系统在回答具有挑战性问题的能力。研究者可以使用该数据集来训练和评估 AI 模型，并研究可扩展监督方法的有效性。此外，GPQA 数据集还可用于研究 AI 系统在特定领域的知识和理解能力。研究者可以通过分析 AI 模型在该数据集上的表现，来了解模型在不同领域的优势和局限性。

背景与挑战

背景概述

随着大型语言模型（LLM）能力的迅速发展，未来可能出现能力超越人类的AI系统。为了评估和确保这些模型能够帮助人类解决复杂问题，我们需要一个能够从模型中可靠提取真实信息的评估平台，即可扩展监督。GPQA数据集正是为了这一目的而创建的，它包含448个由生物学、物理学和化学领域的专家编写的多项选择题。这些问题的难度极高，即使是拥有博士学位的专家也只能达到65%的准确率，而普通非专家即使在有网络资源的情况下也只能达到34%的准确率。GPQA数据集的创建旨在推动可扩展监督的研究，帮助人类专家从超越人类能力的AI系统中获得可靠的信息。

当前挑战

GPQA数据集面临的挑战主要在于其高难度和复杂性。虽然专家能够达到较高的准确率，但普通非专家即使在有网络资源的情况下也很难达到类似的准确率。此外，即使是当前最先进的AI系统，如基于GPT-4的模型，也只能达到39%的准确率。这表明，即使是高技能的非专家也很难通过简单的网络搜索来验证AI系统的输出。因此，GPQA数据集对于可扩展监督的研究至关重要，它可以帮助我们设计更有效的监督协议，以便人类专家能够从超越人类能力的AI系统中获得可靠的信息。

常用场景

经典使用场景

GPQA数据集主要用于评估和测试AI系统在回答高难度科学问题的能力，特别是在生物、物理和化学等领域的专业知识问题。该数据集包含了由领域专家编写的448个多选题，这些问题的难度极高，即使是领域内的专家也只能达到65%的准确率。GPQA数据集的经典使用场景是在可扩展监督研究中，以评估AI系统在回答难以由人类直接验证的问题时的表现，并为未来AI系统在协助人类解决科学难题方面提供监督和评估的基准。

解决学术问题

GPQA数据集解决了当前AI系统在回答高难度科学问题时面临的挑战。该数据集的问题难度极高，即使是拥有博士学位的专家也只能达到65%的准确率，而高技能的非专家即使在无限制的网络访问下也只能达到34%的准确率。这意味着现有的AI系统在回答这些问题时也面临着巨大的挑战，准确率仅为39%。GPQA数据集的意义在于为可扩展监督研究提供了一个重要的测试平台，有助于评估AI系统的真实性和可靠性，并推动未来AI系统在科学知识前沿领域的应用。

衍生相关工作

GPQA数据集的衍生相关工作包括其他用于可扩展监督研究的评估数据集，例如QuALITY数据集。这些数据集旨在评估AI系统在回答高难度问题时的表现，并为未来AI系统在科学知识前沿领域的应用提供监督和评估的基准。此外，GPQA数据集的研究成果也为AI系统在回答高难度科学问题方面的研究和开发提供了重要的参考和启示，推动了该领域的研究进展。