MMLU（Massive Multitask Language Understanding）是一个大规模多任务语言理解基准测试，专为评估大型语言模型在零样本设置下对多种知识领域的综合理解和推理能力而设计。它涵盖57个主题领域，包括科学、技术、工程、数学、人文和社会科学等，通过数千道选择题测试模型的跨领域泛化水平，旨在衡量其通用智能表现。
在AI产品开发实践中，MMLU作为关键评估工具，帮助产品经理量化模型的多任务处理性能，指导模型选择、优化和部署。例如，在开发智能助手或教育应用时，利用该基准可验证模型在未知任务中的稳健性，从而提升产品可靠性和用户体验。延伸阅读推荐：Hendrycks et al. 的论文《Measuring Massive Multitask Language Understanding》（arXiv:2009.03300）提供了详细背景。
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