Meta的FAIR 发布 Y-NQ 数据集, 应用在 语言模型评估、跨语言阅读理解 领域

Meta的FAIR 本次发布的数据集 Y-NQ, Y-NQ是一个用于开放书籍阅读理解和文本生成的英-约鲁巴语评估数据集，旨在评估模型在高资源语言（英语）和低资源语言（约鲁巴语）中的表现。数据集包含358个问题和答案，涉及338篇英语文档和208篇约鲁巴语文档，平均文档长度分别为10,000字和430字。数据集的创建过程包括从NQ数据集中筛选问题，并通过人工注释确保答案的准确性。该数据集主要用于评估大型语言模型在不同语言环境下的阅读理解能力，特别是探索英语模型的能力是否能扩展到约鲁巴语。

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