Discrete Reasoning Over Paragraphs (DROP) - Cronologia

Mindmakerbot il 13:47, 17 ago 2024

2024-08-17T13:47:09Z

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Mindmakerbot il 13:32, 17 ago 2024

2024-08-17T13:32:21Z

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	* [https://paperswithcode.com/dataset/drop DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)]		* [https://paperswithcode.com/dataset/drop DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)]
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Mindmakerbot il 11:43, 17 ago 2024

2024-08-17T11:43:10Z

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	\|Pubblicazione=DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)		\|Pubblicazione=DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)
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	~~== Intro ==~~
	'''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento.		'''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento.

Mindmakerbot il 11:38, 17 ago 2024

2024-08-17T11:38:10Z

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	== Intro ==		== Intro ==
	'''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento.		'''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento.
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	~~[[Category:benchmark]]~~

	~~__SHOWFACTBOX__~~

Sara Maserati il 13:38, 11 apr 2024

2024-04-11T13:38:04Z

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+Nome: [[Nome::Discrete Reasoning Over Paragraphs]]
 == Intro ==
 '''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento.
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 [[Category:benchmark]]

Alesaccoia: Alesaccoia ha spostato la pagina DROP a Discrete Reasoning Over Paragraphs (DROP)

2024-03-18T15:14:40Z

Alesaccoia ha spostato la pagina DROP a Discrete Reasoning Over Paragraphs (DROP)

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(Nessuna differenza)

Michela: /* Link */

2024-03-15T10:32:58Z

Link

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	* [https://huggingface.co/datasets/drop Dataset DROP]		* [https://huggingface.co/datasets/drop Dataset DROP]

	[[Category:~~benchmarks~~]]		[[Category:benchmark]]

Michela il 10:28, 8 mar 2024

2024-03-08T10:28:47Z

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	* [https://paperswithcode.com/dataset/drop DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)]		* [https://paperswithcode.com/dataset/drop DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)]
	* [https://huggingface.co/datasets/drop Dataset DROP]		* [https://huggingface.co/datasets/drop Dataset DROP]

			[[Category:benchmarks]]

Sara Maserati il 14:08, 5 mar 2024

2024-03-05T14:08:42Z

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	== Intro ==		== Intro ==
	'''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento. DROP si distingue per il suo bisogno di una comprensione molto più profonda dei testi, poiché richiede la risoluzione di riferimenti in una domanda, forse verso più posizioni di input, e l'esecuzione di operazioni discrete su questi riferimenti. Le domande di DROP consistono in passaggi estratti da articoli di Wikipedia, rendendolo un compito ad ampio dominio che richiede una comprensione approfondita del paragrafo.		'''Il benchmark "DROP" (Discrete Reasoning Over Paragraphs)''' è stato introdotto per affrontare la sfida della comprensione di testi che richiede un ragionamento discreto. Questo benchmark è stato creato con l'obiettivo di spingere i sistemi di intelligenza artificiale a non solo comprendere il contenuto dei paragrafi ma anche a eseguire operazioni discrete su di essi, come l'addizione, il conteggio o l'ordinamento.
	DROP mira a incoraggiare la ricerca su metodi che combinano approcci neurali con ragionamento simbolico discreto, rappresentando una sfida significativa per i sistemi di comprensione della lettura attuali e futuri.

	== Esempi ==		== Esempi ==

Sara Maserati: /* Strategie per risposte mirate nei Modelli di Linguaggio */

2024-02-29T09:02:58Z

Strategie per risposte mirate nei Modelli di Linguaggio

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	* '''Validazione della risposta''': applicare regole di validazione per assicurarsi che l'output sia nel formato corretto e rispetti i vincoli della domanda (ad esempio, che sia effettivamente un numero se la risposta richiede calcoli numerici).		* '''Validazione della risposta''': applicare regole di validazione per assicurarsi che l'output sia nel formato corretto e rispetti i vincoli della domanda (ad esempio, che sia effettivamente un numero se la risposta richiede calcoli numerici).
	* '''Uso di tecniche di NLP per il parsing''': tecniche di elaborazione del linguaggio naturale possono essere impiegate per analizzare l'output del modello e determinare la correttezza della risposta in base al contesto fornito dalla domanda e dal paragrafo di riferimento.		* '''Uso di tecniche di NLP per il parsing''': tecniche di elaborazione del linguaggio naturale possono essere impiegate per analizzare l'output del modello e determinare la correttezza della risposta in base al contesto fornito dalla domanda e dal paragrafo di riferimento.

	In sintesi, per testare efficacemente i modelli su benchmark come DROP, i ricercatori utilizzano tecniche di prompting e parsing mirate che guidano i modelli a generare risposte specifiche, accurate e contestualmente appropriate, pur limitando la verbosità dell'output. Questo processo richiede un'attenta preparazione del prompt e una sofisticata analisi dell'output generato dal modello.

	== Link ==		== Link ==
	* [https://paperswithcode.com/dataset/drop DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)]		* [https://paperswithcode.com/dataset/drop DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)]
	* [https://huggingface.co/datasets/drop Dataset DROP]		* [https://huggingface.co/datasets/drop Dataset DROP]