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COPEN (de l'anglais '''''CO'''nceptual knowledge '''P'''robing b'''EN'''chmark'') est un '''[[test de performances]]''' qui analyse les capacités de compréhension conceptuelle des '''[[Modèle de langue|modèles de langue]]''' '''[[préentraînés]]'''. Il contient une taxonomie de 446 concepts et des '''[[données]]''' de haute qualité pour 24 000 instances | COPEN (de l'anglais '''''CO'''nceptual knowledge '''P'''robing b'''EN'''chmark'') est un '''[[test de performances]]''' qui analyse les capacités de compréhension conceptuelle des '''[[Modèle de langue|modèles de langue]]''' '''[[Modèle préentraîné|préentraînés]]'''. Il contient une '''[[taxonomie]]''' de 446 concepts et des '''[[données]]''' de haute qualité pour 24 000 instances les tâches de '''[[Conceptual Similarity Judgment|jugement de similarité conceptuelle]]''', de '''[[Conceptuality Property Judgment|jugement de propriété conceptuelle]]''' et de '''[[Conceptualization in Contexts|conceptualisation en contextes]]'''. | ||
== Français == | == Français == |
Dernière version du 26 juin 2025 à 12:10
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Définition
COPEN (de l'anglais COnceptual knowledge Probing bENchmark) est un test de performances qui analyse les capacités de compréhension conceptuelle des modèles de langue préentraînés. Il contient une taxonomie de 446 concepts et des données de haute qualité pour 24 000 instances les tâches de jugement de similarité conceptuelle, de jugement de propriété conceptuelle et de conceptualisation en contextes.
Français
COPEN
XXXXXXX
Anglais
COPEN
Conceptual Knowledge Probing Benchmark
Source
