C-Eval是適用于大語言模型的多層次多學科中文評估套件，由上海交通大學、清華大學和愛丁堡大學研究人員在2023年5月份聯(lián)合推出，包含13948個多項選擇題，涵蓋52個不同的學科和四個難度級別，用在評測大模型中文理解能力。通過零樣本（zero-shot）和少樣本（few-shot）測試，C-Eval 能評估模型在未見過的任務上的適應性和泛化能力。

C-Eval的主要功能

• 多學科覆蓋：C-Eval 包含 52 個不同學科的題目，涵蓋 STEM、社會科學、人文科學等多個領域，全面評估語言模型的知識儲備。

• 多層次難度分級：設有四個難度級別，從基礎到高級，細致評估模型在不同難度下的推理和泛化能力。

• 量化評估與標準化測試：包含 13948 個多項選擇題，通過標準化評分系統(tǒng)提供量化性能指標，支持不同模型的橫向對比。

如何使用C-Eval

• 數(shù)據(jù)下載：
• ?Hugging Face 下載：

• 或者直接下載 ZIP 文件并解壓：

• 選擇評估模式

• 零樣本（Zero-shot）：模型在沒有任何示例的情況下直接回答問題。
• 少樣本（Few-shot）：模型在少量示例（如 5 個）的提示下回答問題。

• 準備模型：確保模型已經(jīng)加載并準備好進行推理。如果是基于 Hugging Face 的模型，用以下代碼加載：

• 構建提示（Prompt）

• 零樣本提示：

• 
  

• 少樣本提示：

• 生成回答：使用模型生成回答。提取生成文本中的答案選項（A、B、C、D），或者計算每個選項的概率并選擇最高概率的答案。

• ?評估模型

• 對于驗證集（val），直接計算準確率。

• 對于測試集（test），需要將結果提交到 C-Eval 官方平臺獲取評分。

• 提交結果：準備 JSON 文件，包含所有測試題目的預測結果：

• 
  

• 登錄 C-Eval 官方平臺并提交結果以獲取最終評分。

C-Eval的應用場景

• 語言模型性能評估：全面衡量語言模型的知識水平和推理能力，幫助開發(fā)者優(yōu)化模型性能。

• 學術研究與模型比較：為研究人員提供標準化的測試平臺，分析和比較不同語言模型在各學科的表現(xiàn)，推動學術研究和技術進步。

• 教育領域應用開發(fā)：助力開發(fā)智能輔導系統(tǒng)和教育評估工具，用模型生成練習題、自動評分，提升教育領域的智能化水平。

• 行業(yè)應用優(yōu)化：在金融、醫(yī)療、客服等行業(yè)，評估和優(yōu)化語言模型的領域知識和應用能力，提升行業(yè)智能化解決方案的效果。

• 社區(qū)合作與技術評測：作為開放平臺，促進開發(fā)者社區(qū)的交流與合作，為模型競賽和技術評測提供公平的基準測試工具。

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