BoolQ-Indic#
概述#
BoolQ-Indic 是将 BoolQ 是/否阅读理解基准测试翻译为 10 种印度语言及英语的版本,用于评估多语言段落理解能力。
任务描述#
任务类型:多语言是/否阅读理解
输入:一段文章 + 一个用 11 种语言之一提出的是/否问题
输出:
Yes或No语言:孟加拉语、英语、古吉拉特语、印地语、卡纳达语、马拉雅拉姆语、马拉地语、奥里亚语、旁遮普语、泰米尔语、泰卢固语
评估说明#
默认配置使用 0-shot 评估(验证集)
使用
subset_list来评估特定语言(例如['hi', 'ta']),或使用limit限制样本数量 —— 默认完整运行包含全部 11 种语言共 35,970 个样本设置
few_shot_num> 0 可启用少样本提示;示例从train划分中抽取所有语言均包含在单一数据集配置中;此适配器根据
language字段重新格式化数据
属性#
属性 |
值 |
|---|---|
基准测试名称 |
|
数据集ID |
|
论文 |
N/A |
标签 |
|
指标 |
|
默认样本数 |
0-shot |
评估划分 |
|
训练划分 |
|
数据统计#
指标 |
值 |
|---|---|
总样本数 |
35,970 |
提示词长度(平均) |
822.66 字符 |
提示词长度(最小/最大) |
275 / 5035 字符 |
各子集统计数据:
子集 |
样本数 |
提示词平均长度 |
提示词最小长度 |
提示词最大长度 |
|---|---|---|---|---|
|
3,270 |
801.95 |
294 |
2308 |
|
3,270 |
814.26 |
292 |
5035 |
|
3,270 |
793.37 |
283 |
2105 |
|
3,270 |
818.47 |
297 |
3078 |
|
3,270 |
833.99 |
275 |
2920 |
|
3,270 |
869.99 |
294 |
3558 |
|
3,270 |
806.68 |
289 |
2593 |
|
3,270 |
787.68 |
306 |
1482 |
|
3,270 |
804.93 |
295 |
1975 |
|
3,270 |
904.01 |
297 |
3570 |
|
3,270 |
813.95 |
284 |
3312 |
样例示例#
子集: bn
{
"input": [
{
"id": "0f04f0f7",
"content": "Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of A,B.\n\nসকল জৈববস্তুই কমপক্ষে এই ধাপগুলোর মধ্য দিয়ে যায়: এগুলো চা ... [TRUNCATED 1099 chars] ... বার্কলেতে ছয়টি পৃথক গবেষণা বিশ্লেষণ করার পর, একটি গবেষণায় উপসংহারে আসা গেছে যে, ভুট্টা থেকে ইথানল উৎপাদনে পেট্রোলিয়ামের ব্যবহার গ্যাসোলিন উৎপাদনের তুলনায় অনেক কম।\n\nQuestion: ইথানল উৎপাদনের চেয়ে তৈরিতে কি বেশি শক্তি লাগে??\n\nA) Yes\nB) No"
}
],
"choices": [
"Yes",
"No"
],
"target": "B",
"id": 0,
"group_id": 0,
"subset_key": "bn",
"metadata": {
"language": "Bengali"
}
}
注:部分内容为显示目的已截断。
提示模板#
提示模板:
Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of {letters}.
{question}
{choices}
使用方法#
使用 CLI#
evalscope eval \
--model YOUR_MODEL \
--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
--api-key EMPTY_TOKEN \
--datasets indic_boolq \
--limit 10 # 正式评估时请删除此行
使用 Python#
from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig
task_cfg = TaskConfig(
model='YOUR_MODEL',
api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
api_key='EMPTY_TOKEN',
datasets=['indic_boolq'],
dataset_args={
'indic_boolq': {
# subset_list: ['bn', 'en', 'gu'] # 可选,用于评估特定子集
}
},
limit=10, # 正式评估时请删除此行
)
run_task(task_cfg=task_cfg)