HellaSwag

Intro

Acronimo per "Harder Endings, Longer contexts, and Low-shot Activities for Situations With Adversarial Generations".

È stato progettato per testare la capacità di un modello di prevedere la conclusione logica di una narrazione, spesso in contesti che richiedono un'elevata capacità di ragionamento e comprensione del contesto. Il benchmark HellaSwag include due tipi principali di contesti: descrizioni di video e situazioni di tipo Wikipedia. Per ogni contesto, vengono fornite diverse scelte di continuazione, e il compito del modello è selezionare quella più logica e coerente con il contesto fornito. Utilizza il concetto di Adversarial Endings.

Esempi

• activity_label (Questo campo contiene l'etichetta dell'attività che viene svolta):

"Fare i biscotti"

• ctx_a (Il contesto A fornisce il primo pezzo di informazioni o setup per lo scenario):

"Una chef donna in divisa bianca mostra una pila di teglie da forno in una grande cucina presentandole."

• ctx_b (Questa frase serve come punto di partenza per la generazione di testo o per la selezione di un finale appropriato):

"Le teglie"

• endings (Questo campo contiene una lista di possibili finali per la storia presentata nei contesti A e B. Il modello deve scegliere quale tra questi finali sia il più logico e appropriato):

1. contengono tuorli d'uovo e bicarbonato di sodio.
2. poi vengono cosparsi di zucchero di canna.
3. vengono posti in un colino sul bancone.
4. vengono riempiti con dolci e caricati nel forno.

• label (Indica la risposta corretta o l'etichetta che il modello dovrebbe prevedere):

In questo caso, il numero "3" si riferisce all'indice del finale corretto nell'array "endings".

Link

HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence? Dataset HellaSwag