Mohammadta/BEAM
收藏Hugging Face2025-11-11 更新2025-11-15 收录
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资源简介：
BEAM是一个用于评估语言模型长期记忆的全面数据集，包含不同规模（128K，500K，1M和10M令牌）的跨多样领域（包括一般、编码和数学主题）的对话，用于评估十种不同的记忆能力。
BEAM is a comprehensive dataset for evaluating long-term memory in language models, containing multi-scale conversations (128K, 500K, 1M, and 10M tokens) across diverse domains, including general, coding, and math topics, used to evaluate ten distinct memory abilities.
提供机构：
Mohammadta
