AI 推理基准测试是用于评估模型解决问题、得出逻辑结论或处理需要抽象思维的任务的标准测试。三个被广泛认可的基准测试包括抽象与推理语料库 (Abstraction and Reasoning Corpus, ARC)、大规模多任务语言理解 (Massive Multitask Language Understanding, MMLU) 基准测试以及 BIG-Bench (Beyond the Imitation Game Benchmark)。这些测试侧重于推理的不同方面：ARC 评估模式识别和泛化能力，MMLU 衡量跨学科的广泛知识，而 BIG-Bench 包含代码调试和逻辑演绎等多种任务。开发者使用这些基准测试来比较模型性能并识别推理能力的局限性。
例如，由 François Chollet 创建的 ARC 基准测试提供了抽象的视觉谜题，需要从几个示例中识别潜在规则。与许多依赖于记忆的基准测试不同，ARC 测试模型对全新模式进行泛化的能力，使其成为衡量流体智力的有力指标。由 Dan Hendrycks 等研究人员开发的 MMLU 涵盖了法律、数学和历史等 57 个学科，测试模型应用领域特定知识回答问题的能力。BIG-Bench 是一项由数百名研究人员共同参与的协作成果，包含翻译生僻语言或解决谜语等任务，推动模型处理歧义和复杂推理。这些例子突出了基准测试如何针对特定的推理技能，从逻辑到现实世界知识的应用。
虽然这些基准测试很有用，但它们也存在局限性。例如，BIG-Bench 中的某些任务可能无意中偏向于在小众数据集上训练的模型，从而导致结果失真。ARC 对视觉模式的依赖可能对仅文本模型不利，除非进行调整。开发者通常会结合多个基准测试来获得整体视图——例如，使用 GSM8k（小学数学问题）测试数学推理，同时使用 HellaSwag 测试常识推理。关键在于，基准测试必须不断发展以应对新的挑战，例如避免数据污染（模型在测试数据上进行训练的情况）。通过深思熟虑地使用这些工具，开发者可以在实际场景中更好地评估和改进 AI 推理能力。