In EUREQA, every question is constructed through an implicit reasoning chain. The chain is constructed by parsing DBPedia. Each layer comprises three components: an entity, a fact about the entity, and a relation between the entity
and its counterpart from the next layer. The layers stack up to create chains with different depths of reasoning. We verbalize reasoning chains into natural sentences and anonymize the entity of each layer to create the question.
Questions can be solved layer by layer and each layer is guaranteed a unique answer. EUREQA is not a knowledge game: we adopt a knowledge filtering process that ensures that most LLMs have sufficient world knowledge to answer our questions.
EUREQA comprises a total of 2,991 questions of different reasoning depths and difficulties. The entities encompass a broad spectrum of topics, effectively reducing any potential bias arising from specific entity categories.
These data are great for analyzing the reasoning processes of LLMs
PerformanceHere we present the accuracy of ChatGPT, Gemini-Pro and GPT-4 on the hard set of EUREQA across different depths d of reasoning (number of layers in the questions). We evaluate two prompt strategies: direct zero-shot prompt and ICL with two examples. In general, with the entities recursively substituted by the descriptions of reasoning chaining layers, and therefore eliminating surface-level semantic cues, these models generate more incorrect answers. When the reasoning depth increases from one to five on hard questions, there is a notable decline in performance for all models. This finding underscores the significant impact that semantic shortcuts have on the accuracy of responses, and it also indicates that GPT-4 is considerably more capable of identifying and taking advantage of these shortcuts.
| depth | d=1 | d=2 | d=3 | d=4 | d=5 | |||||
| direct | icl | direct | icl | direct | icl | direct | icl | direct | icl | |
| ChatGPT | 22.3 | 53.3 | 7.0 | 40.0 | 5.0 | 39.2 | 3.7 | 39.3 | 7.2 | 39.0 |
| Gemini-Pro | 45.0 | 49.3 | 29.5 | 23.5 | 27.3 | 28.6 | 25.7 | 24.3 | 17.2 | 21.5 |
| GPT-4 | 60.3 | 76.0 | 50.0 | 63.7 | 51.3 | 61.7 | 52.7 | 63.7 | 46.9 | 61.9 |
Espacio de almacenamiento: Al menos 15 GB libres para el juego y los datos de caché.
Memoria RAM: Mínimo 8 GB (12 GB recomendados para evitar cierres inesperados). Sistema Operativo: Android 11.0 o superior.
Conseguir las Prod.Keys y el Firmware: El emulador te pedirá estos archivos para poder reconocer los juegos. Deben ser de la versión más reciente para asegurar la compatibilidad con Escarlata. Espacio de almacenamiento: Al menos 15 GB libres
Gracias a la potencia de los procesadores móviles modernos, es posible recrear el entorno de la consola y cargar el archivo del juego (ROM) en tu dispositivo. Requisitos mínimos para un buen rendimiento
¡Prepárate para capturar a los nuevos Pokémon iniciales y completar la Pokédex de Paldea desde la palma de tu mano! Conseguir las Prod
Procesador: Qualcomm Snapdragon 865 o superior (preferiblemente serie 8 Gen 1 o 2).
Obtener el archivo del juego: Necesitas el juego en formato .XCI o .NSP. Para que el juego esté en español, asegúrate de que la ROM sea la versión Multi-Lenguaje (EUR/USA), ya que estas incluyen el castellano por defecto. ten paciencia con el rendimiento
Es importante recordar que la descarga de ROMs de juegos que no posees físicamente es un área gris legal. La forma correcta de hacerlo es extraer el archivo de tu propio cartucho de Nintendo Switch. Además, ten paciencia con el rendimiento; al ser una emulación, es normal encontrar algunos errores gráficos menores o caídas de FPS en zonas muy cargadas de la región de Paldea.
La respuesta corta es sí, pero no a través de una aplicación nativa de la Play Store. Pokémon Escarlata es un título de Nintendo Switch, por lo que para ejecutarlo en Android necesitas un emulador de Switch. Actualmente, los emuladores más estables y populares para esta tarea son Yuzu (en sus versiones compatibles) y Skyline.
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