Analog In-Memory Computing Attention Mechanism for Fast and Energy-Efficient Large Language Models

Name: Analog In-Memory Computing Attention Mechanism for Fast and Energy-Efficient Large Language Models
Creator: Manea, Paul Philipp; Leroux, Nathan
Published: 2025-09-09T00:00:00+08:00

Figshare2025-09-09 更新2026-04-08 收录

内存计算

视觉语言模型

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Data used for figure creation.

提供机构：

Manea, Paul Philipp; Leroux, Nathan

创建时间：

2025-09-09

SATBench

逻辑推理

视觉语言模型

SATBench是一个用于评估大型语言模型（LLMs）逻辑推理能力的基准数据集，它通过从布尔可满足性（SAT）问题中派生的逻辑谜题来实现。数据集包含2100个逻辑谜题，每个谜题都从SAT公式生成，然后使用LLMs翻译成故事背景和条件。数据集的生成过程是完全自动化的，并且可以通过改变CNF公式中的子句数量来调整难度。所有谜题都通过LLM辅助和基于求解器的验证来确保质量，其中一部分还进行了人工验证。S

arXiv2025-05-21 更新1160

TeichAI/claude-haiku-4.5-high-reasoning-1700x

视觉语言模型

推理

这是一个使用Claude Haiku 4.5创建的推理数据集，推理努力设置为高。该数据集旨在通过微调现有的开源LLMs来创建Claude Haiku 4.5的蒸馏版本。数据集包括我们最近增强的提示集，涵盖创意写作和多语言创意写作。统计部分提到了成本和总令牌数。

Hugging Face2025-12-22 更新240

DCAgent/llm-verifier-dcagent-dev-set_glm_4.6_traces

视觉语言模型

模型验证

该数据集包含多个特征，如对话（包括内容和角色）、代理、模型、模型提供商、日期、任务、情节、运行ID、试验名称和结果。数据集仅包含一个训练集，共有70个样本。

Hugging Face2025-12-19 更新160

FinChain

金融推理

视觉语言模型

FinChain是首个专为可验证链式思维金融推理设计的基准数据集。它评估大型语言模型在基于金融方程的符号化多步问题解决任务上的表现。该数据集采用细粒度金融分类法构建，支持步骤级监督和强大的诊断评估。

github2025-06-01 更新380

open-llm-leaderboard-old/details_OrionStarAI__OrionStar-Yi-34B-Chat-Llama

视觉语言模型

模型评估

该数据集是在模型OrionStarAI/OrionStar-Yi-34B-Chat-Llama在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。数据集由1个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由4次运行创建，每次运行可以在每个配置中找到特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。此外，还有一个名为results的配置存储了所有运行的聚合结果，并

Hugging Face2023-12-03 更新170

Analog In-Memory Computing Attention Mechanism for Fast and Energy-Efficient Large Language Models

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相关数据集