佐治亚理工学院、斯坦福大学和亚马逊的研究人员发布论文，论文的主题是对开放性的语言模型（Open Language Models，简称LMs）进行深入的实验分析，以评估它们在不同类型的任务、应用领域和推理类型中的表现。简单来说，就像我们上学时参加不同科目的考试一样，这篇论文就是给这些语言模型出了一系列不同难度和类型的题目，看看它们能考多少分。
例如，一个新闻网站想要自动生成吸引眼球的标题，他们可能会选择一个在“标题生成”任务上表现良好的语言模型。或者，如果一个金融分析师想要探索某个经济指标的变化趋势，他们可能会选择一个在“数据探索”任务上表现出色的模型。这篇论文的分析结果可以帮助他们做出这样的选择。
主要功能：
- 评估语言模型在多种任务上的表现，比如生成标题、数据探索、对话识别等。
- 比较不同语言模型在特定任务上的能力，帮助用户选择最合适的模型。
主要特点：
- 涵盖了多种任务类型，如文本生成、分类、问答等。
- 包括了多个应用领域，例如经济金融、政治、营养食品、新闻等。
- 考虑了不同类型的推理，比如类比推理、多跳推理等。
工作原理：
- 首先，研究者们选定了10个较小的、开放的语言模型，这些模型的参数量在2亿到11亿之间。
- 然后，他们使用了多种提示风格（prompt styles），比如聊天式任务定义、上下文示例等，来测试这些模型。
- 接着，通过构建一个三层的分类体系（任务类型、应用领域、推理类型），来系统地分析每个模型的表现。
- 最后，使用了一些评估指标，如ROUGE、METEOR和BERTScore等，来衡量模型输出的语义正确性。
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