General-MCQ#

概述#

General-MCQ 是一个可自定义的多项选择题问答基准测试,用于评估语言模型。它支持灵活的数据格式和可变数量的答案选项。

任务描述#

  • 任务类型:多项选择题问答

  • 输入:包含 2 到 10 个答案选项(A 到 J)的问题

  • 输出:所选的答案选项

  • 灵活性:通过本地文件支持自定义数据集

主要特性#

  • 灵活的选项数量(A 到 J)

  • 通过本地文件加载支持自定义数据集

  • 中文单选题提示模板

  • 可配置的少样本(few-shot)示例

  • 基于准确率的评估

评估说明#

  • 默认配置使用 0-shot 评估

  • 主要指标:准确率(Accuracy)

  • 训练集划分:dev,评估集划分:val

  • 数据集格式详见 用户指南

属性#

属性

基准测试名称

general_mcq

数据集ID

general_mcq

论文

标签

Custom, MCQ

指标

acc

默认样本数(Shots)

0-shot

评估集划分

val

训练集划分

dev

数据统计#

统计数据不可用。

样例示例#

样例示例不可用。

提示模板#

提示模板:

回答下面的单项选择题,请选出其中的正确答案。你的回答的全部内容应该是这样的格式:"答案:[LETTER]"(不带引号),其中 [LETTER] 是 {letters} 中的一个。

问题:{question}
选项:
{choices}

使用方法#

使用命令行(CLI)#

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets general_mcq \
    --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=['general_mcq'],
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)