Reddit 上的一场讨论突显了人们认为大型语言模型（LLM）在编码基准上存在过度侧重。发帖人认为，虽然编码是 LLM 的常见应用，但语言学习、创意写作和科学推理等其他用例在当前的评估指标中代表性不足。该帖子呼吁开发更多样化的基准，以更好地评估 LLM 在更广泛任务中的表现。 AI
影响 突显了 LLM 评估中可能存在的差距，表明需要超越编码任务进行更广泛的测试，以反映多样化的用户应用。
排序理由 用户在 Reddit 上讨论 LLM 基准。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I know in in this community LLM's are generally used for coding but there are other usecases besides coding and those usecases should be tested too. I also know benchmarks can sometimes be benchmaxxed and the model can still turn out shit but it …