BhashaBench-V1 (Finance)#

概述#

BhashaBench-Finance 是 BhashaBench-Multi 金融领域的前身：一个领域特定的多项选择题基准测试，用于评估大语言模型（LLM）在金融领域的知识，涵盖英语和印地语。

任务描述#

  • 任务类型：领域特定的多项选择题问答

  • 输入：一道包含4个选项的金融问题，语言为英语或印地语

  • 输出：正确答案对应的字母

  • 语言：英语、印地语

主要特点#

  • 每种语言包含5,600至17,000道题目，仅涵盖英语和印地语

  • 作为 BhashaBench-Multi 的前身：领域相同，但语言覆盖范围更窄

  • 每个领域对应一个独立的代码仓库，英语和印地语分别作为独立的配置项

评估说明#

  • 默认配置使用 0-shot 评估（仅提供 test 分割）

  • 使用 subset_list 参数可评估单一语言（例如 ['Hindi']）

  • 需要访问此受限制的数据集：在 ModelScope（默认数据集中心）上，请先接受使用条款并确保已登录；或者将 dataset_hub 设置为 huggingface，并在 huggingface.co 上接受条款后使用 HF_TOKEN

  • 如需在同一领域下获得更广泛的语言覆盖，请参考 bhasha_bench_multi_finance（涵盖22种印度语言，且无需授权）

属性#

属性

值

基准测试名称

bhashabenchv1_finance

数据集ID

bharatgenai/BhashaBench-Finance

论文

N/A

标签

Knowledge, MCQ, MultiLingual

指标

accuracy

默认Shots数

0-shot

评估分割

test

数据统计#

指标

值

总样本数

19,433

提示词长度（平均）

612.82 字符

提示词长度（最小/最大）

221 / 6665 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

English

13,451

663.98

223

6665

Hindi

5,982

497.79

221

3304

样例示例#

子集: English

{
  "input": [
    {
      "id": "befc8699",
      "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,C,D.\n\nIn the following number series. One number is wrong. Find the wrong number of the series? 3, 4, 12, 38, 103, 228\n\nA) 103\nB) 12\nC) 38\nD) 228"
    }
  ],
  "choices": [
    "103",
    "12",
    "38",
    "228"
  ],
  "target": "C",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "metadata": {
    "language": "English",
    "topic": "Quantitative Aptitude"
  }
}

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 bhashabenchv1_finance \
    --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=['bhashabenchv1_finance'],
    dataset_args={
        'bhashabenchv1_finance': {
            # subset_list: ['English', 'Hindi']  # 可选，用于指定评估的子集
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)