MMLU
MMLU est un benchmark de référence pour tester les modèles de langage sur des questions à choix multiples issues de 57 domaines académiques et professionnels.
Environ 114 000 exemples, texte au format JSON structuré (QCM)
MIT
Description
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) est un jeu de données composé de questions à choix multiples provenant de 57 disciplines variées, allant des sciences humaines aux sciences exactes. Chaque exemple inclut une question, quatre choix de réponse et l’option correcte, le tout structuré pour une évaluation fine des modèles de langage.
À quoi sert ce dataset ?
- Évaluer les capacités multitâches des grands modèles de langage (LLMs)
- Comparer la performance entre modèles sur des sujets complexes et spécialisés
- Construire des benchmarks standardisés pour le raisonnement et la compréhension
🔎 Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, il est possible d’adapter MMLU à d'autres langues ou contextes culturels. De nouvelles questions peuvent être ajoutées par domaine, et les annotations enrichies pour affiner les métriques de performance (ex. : difficulté, temps de réponse estimé). Des variantes multilingues ou spécialisées (juridique, médical, etc.) pourraient également être développées.
En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en NLP
- Concepteurs de benchmarks
- Ingénieurs LLM
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face
- OpenLLM Leaderboard
- PyTorch
- TensorFlow
💡 Astuce
Utilisez MMLU comme benchmark final, pas pour l’entraînement — cela permet d’éviter les fuites de données et de mieux tester les vraies capacités de généralisation.
Questions fréquemment posées
À quoi sert principalement le dataset MMLU ?
Il est conçu pour tester les capacités multitâches des modèles de langage sur des domaines variés grâce à des QCM.
Peut-on entraîner un modèle directement sur ce dataset ?
Non, MMLU est destiné à l’évaluation. Un entraînement sur ce corpus fausserait les résultats de benchmark.
Existe-t-il une version multilingue de MMLU ?
Pas à ce jour, mais il est possible d’en créer une en traduisant soigneusement les questions et en adaptant les références culturelles.
