BhashaBench-V1 (Krishi)#

概述#

BhashaBench-Krishi 是 BhashaBench-Multi 中 krishi（农业）领域的前身：这是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在农业（Krishi）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：一道农业（Krishi）相关的问题，包含 4 个选项，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

  • 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 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 Hub）上，请先接受条款并确保已登录；或者将 dataset_hub 设置为 huggingface，并在 huggingface.co 上接受条款后使用 HF_TOKEN

  • 如需同一领域更广泛的语言覆盖，请参见 bhasha_bench_multi_krishi（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_krishi

数据集ID

bharatgenai/BhashaBench-Krishi

论文

无

标签

Knowledge, MCQ, MultiLingual

指标

accuracy

默认示例数

0-shot

评估分割

test

数据统计#

指标

值

总样本数

15,405

提示词长度（平均）

409.45 字符

提示词长度（最小/最大）

223 / 1841 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

12,648

429.18

223

1841

Hindi

2,757

318.93

233

678

样例示例#

子集: English

{
  "input": [
    {
      "id": "afa2a6e0",
      "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\nIt is state or condition of atmosphere at given place and given time.?\n\nA) Climate\nB) Weather\nC) Environment\nD) Atmosphere"
    }
  ],
  "choices": [
    "Climate",
    "Weather",
    "Environment",
    "Atmosphere"
  ],
  "target": "B",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "metadata": {
    "language": "English",
    "topic": ""
  }
}

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_krishi \
    --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_krishi'],
    dataset_args={
        'bhashabenchv1_krishi': {
            # subset_list: ['English', 'Hindi']  # 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)