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    CMMLU 一個(gè)綜合性的大模型中文評(píng)估基準(zhǔn)

    智能 2025-08-19 00:39

    聲明:該文章由作者(崽下毛毛雨)發(fā)表,轉(zhuǎn)載此文章須經(jīng)作者同意并請(qǐng)附上出處(0XUCN)及本頁鏈接。。

    CMMLU是綜合性的中文評(píng)估基準(zhǔn),專門用在評(píng)估語言模型在中文語境下的知識(shí)和推理能力,涵蓋從基礎(chǔ)學(xué)科到高級(jí)專業(yè)水平的67個(gè)主題。包括需要計(jì)算和推理的自然科學(xué),需要知識(shí)的人文科學(xué)和社會(huì)科學(xué),及需要生活常識(shí)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(cè)試數(shù)據(jù)和排行榜,支持多種評(píng)估方式,如five-shot和zero-shot測(cè)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(cè)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(cè)試數(shù)據(jù),支持快速使用和評(píng)估。

    • 預(yù)處理代碼:提供提示生成方法,方便模型訓(xùn)練和測(cè)試。

    • 評(píng)估工具:支持多種評(píng)估方式,便于研究者和開發(fā)者測(cè)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(cè)試數(shù)據(jù)集。
      • 通過Hugging Face獲?。涸L問Hugging Face平臺(tái):https://huggingface.co/datasets/haonan-li/cmmlu,直接加載CMMLU數(shù)據(jù)集。
    • 準(zhǔn)備測(cè)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(cè)試代碼和預(yù)處理工具。

    <span class="token function">git</span> clone https://github.com/haonan-li/CMMLU.git
    <span class="token builtin class-name">cd</span> CMMLU

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

    python src/mp_utils/preprocess.py

    • 運(yùn)行評(píng)估代碼

      • 選擇模型:根據(jù)需要評(píng)估的語言模型,加載模型和tokenizer。
      • 運(yùn)行測(cè)試腳本:在script目錄中,運(yùn)行測(cè)試腳本,評(píng)估模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)。

    python script/evaluate.py <span class="token parameter variable">--model</span> <span class="token operator"><</span>model_name<span class="token operator">></span> <span class="token parameter variable">--data_path</span> <span class="token operator"><</span>data_path<span class="token operator">></span>

    • 提交測(cè)試結(jié)果:

      • 開源模型:直接提交拉取請(qǐng)求(PR),更新測(cè)試代碼和結(jié)果。
      • 未開放模型:將測(cè)試代碼和結(jié)果發(fā)送到指定郵箱(如haonan.li@librai.tech),等待驗(yàn)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(diǎn)。

    CMMLU的應(yīng)用場(chǎng)景

    • 語言模型性能評(píng)估:用在測(cè)試和比較語言模型在中文多任務(wù)場(chǎng)景下的知識(shí)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(píng)估模型在特定領(lǐng)域的知識(shí)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(shí)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(shí),促進(jìn)文化傳承。

    • 醫(yī)療健康知識(shí)評(píng)估:評(píng)估語言模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)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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