ceval_zh

C-Eval推理脚本

本项目在C-Eval评测数据集上测试了相关模型效果，其中测试集包含12.3K个选择题，涵盖52个学科。接下来将介绍C-Eval数据集的预测方法。

数据准备

从C-Eval官方指定路径下载评测数据集，并解压至data文件夹：

wget https://huggingface.co/datasets/ceval/ceval-exam/resolve/main/ceval-exam.zip
unzip ceval-exam.zip -d data

将data文件夹放置于本项目的scripts/ceval目录下。

运行预测脚本

运行以下脚本：

model_path=path/to/llama-3-chinese
output_path=path/to/your_output_dir

cd scripts/ceval
python eval.py \
    --model_path ${model_path} \
    --few_shot False \
    --with_prompt False\
    --n_times 1 \
    --ntrain 5 \
    --do_save_csv False \
    --do_test False \
    --output_dir ${output_path} \

参数说明

• model_path：待评测模型所在目录（完整的Llama-3-Chinese或Llama-3-Chinese-Instruct模型，非LoRA）

• few_shot：是否使用few-shot

• ntrain：few_shot=True时，指定few-shot实例的数量（5-shot：ntrain=5）；few_shot=False时该项不起作用

• with_prompt：模型输入是否包含针对Llama-3-Instruct模型的指令模板

• n_times：指定评测的重复次数，将在output_dir下生成指定次数的文件夹

• do_save_csv：是否将模型生成结果、提取的答案等内容保存在csv文件中

• output_dir：指定评测结果的输出路径

• do_test：在valid或test集上测试：当do_test=False，在valid集上测试；当do_test=True，在test集上测试

• use_flash_attention_2：使用flash-attn2加速推理，否则使用SDPA加速。

评测输出

• 模型预测完成后，生成目录outputs/take*，其中*代表数字，范围为0至n_times-1，分别储存了n_times次解码的结果。

• outputs/take*下包含submission.json和summary.json两个json文件。若do_save_csv=True，还将包含52个保存的模型生成结果、提取的答案等内容的csv文件。

• submission.json为依据官方提交规范生成的存储模型评测答案的文件，形式如：

  {
      "computer_network": {
          "0": "A",
          "1": "B",
          ...
      },
        "marxism": {
          "0": "B",
          "1": "A",
          ...
        },
      ...
  }
  

• summary.json包含模型在52个主题下、4个大类下和总体平均的评测结果。例如，json文件最后的All字段中会显示总体平均效果：

    "All": {
      "score": 0.35958395,
      "num": 1346,
    "correct": 484.0
  }

  其中score为准确率，num为测试的总样本条数，correct为正确的数量。

⚠️ 注意，当在测试集上预测时（do_test=True），因为没有测试集标签，score和correct将为0，为正常现象。 测试集结果需要将submission.json文件提交至C-Eval官方进行获取，具体请参考C-Eval官方提交流程。