CMMLU是綜合性的中文評估基準，專門用在評估語言模型在中文語境下的知識和推理能力，涵蓋從基礎(chǔ)學(xué)科到高級專業(yè)水平的67個主題。包括需要計算和推理的自然科學(xué)，需要知識的人文科學(xué)和社會科學(xué)，及需要生活常識的中國駕駛規(guī)則等。CMMLU中的許多任務(wù)具有中國特定的答案，可能在其他地區(qū)或語言中并不普遍適用。CMMLU提供豐富的測試數(shù)據(jù)和排行榜，支持多種評估方式，如five-shot和zero-shot測試，是衡量中文語言模型性能的重要工具。

CMMLU的主要功能

• 排行榜：展示不同語言模型在five-shot和zero-shot測試下的表現(xiàn)，幫助比較模型性能。

• 數(shù)據(jù)集：提供開發(fā)和測試數(shù)據(jù)，支持快速使用和評估。

• 預(yù)處理代碼：提供提示生成方法，方便模型訓(xùn)練和測試。

• 評估工具：支持多種評估方式，便于研究者和開發(fā)者測試模型能力。

如何使用CMMLU

• 獲取數(shù)據(jù)集：

• 從GitHub下載：訪問 CMMLU GitHub頁面：https://github.com/haonan-li/CMMLU/，在data目錄中找到開發(fā)和測試數(shù)據(jù)集。
• 通過Hugging Face獲?。涸L問Hugging Face平臺：https://huggingface.co/datasets/haonan-li/cmmlu，直接加載CMMLU數(shù)據(jù)集。

• 準備測試環(huán)境：

• 安裝依賴：確保安裝了必要的Python庫，如transformers、datasets等。

• 克隆代碼庫：克隆CMMLU的GitHub倉庫，獲取測試代碼和預(yù)處理工具。

• 預(yù)處理數(shù)據(jù)：在src/mp_utils目錄中，使用提供的腳本對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，生成適合模型輸入的格式。

• 運行評估代碼

• 選擇模型：根據(jù)需要評估的語言模型，加載模型和tokenizer。

• 運行測試腳本：在script目錄中，運行測試腳本，評估模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)。

• 提交測試結(jié)果：

• 開源模型：直接提交拉取請求（PR），更新測試代碼和結(jié)果。
• 未開放模型：將測試代碼和結(jié)果發(fā)送到指定郵箱（如haonan.li@librai.tech），等待驗證后更新到排行榜。

• 分析結(jié)果：在GitHub頁面的排行榜部分，查看模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)，分析模型的優(yōu)缺點。

CMMLU的應(yīng)用場景

• 語言模型性能評估：用在測試和比較語言模型在中文多任務(wù)場景下的知識和推理能力，幫助優(yōu)化模型架構(gòu)。

• 教育領(lǐng)域的智能輔導(dǎo)：開發(fā)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，為學(xué)生提供多學(xué)科的練習(xí)和學(xué)習(xí)建議，提升學(xué)習(xí)效果。

• 智能客服優(yōu)化：評估模型在特定領(lǐng)域的知識理解能力，優(yōu)化智能客服系統(tǒng)，提高客戶服務(wù)質(zhì)量。

• 文化知識傳播：用CMMLU的數(shù)據(jù)集開發(fā)文化問答系統(tǒng)，傳播中國文化知識，促進文化傳承。

• 醫(yī)療健康知識評估：評估語言模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識理解能力，輔助開發(fā)醫(yī)療咨詢工具，提供健康建議。

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