Med-MCQA#

概述#

MedMCQA 是一个大规模的多项选择题问答数据集，旨在解决真实世界中的医学入学考试题目。该数据集包含超过 19.4 万道题目，涵盖印度医学入学考试（AIIMS、NEET-PG）中的各类医学主题。

任务描述#

  • 任务类型：医学知识多项选择题问答（MCQA）

  • 输入：一道包含 4 个选项的医学问题

  • 输出：正确答案对应的字母

  • 领域：临床医学、基础科学、医疗保健

主要特点#

  • 超过 194,000 道医学考试题目

  • 来自 AIIMS 和 NEET-PG 考试的真实题目

  • 覆盖 21 个医学科目（解剖学、药理学、病理学等）

  • 专家验证的正确答案及解析

  • 考察医学知识理解与临床推理能力

评估说明#

  • 默认配置使用 0-shot 评估

  • 在验证集（validation split）上进行评估

  • 使用简单准确率（accuracy）作为评估指标

  • 提供训练集（train split），可用于少样本（few-shot）学习

属性#

属性

值

基准测试名称

med_mcqa

数据集 ID

extraordinarylab/medmcqa

论文

N/A

标签

Knowledge, MCQ

指标

acc

默认样本数

0-shot

评估集

validation

训练集

train

数据统计#

指标

值

总样本数

4,183

提示词长度（平均）

374.31 字符

提示词长度（最小/最大）

232 / 1004 字符

样例示例#

子集: default

{
  "input": [
    {
      "id": "9bf68985",
      "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\nWhich of the following is not true for myelinated ner ... [TRUNCATED] ... ugh myelinated fibers is slower than non-myelinated fibers\nB) Membrane currents are generated at nodes of Ranvier\nC) Saltatory conduction of impulses is seen\nD) Local anesthesia is effective only when the nerve is not covered by myelin sheath"
    }
  ],
  "choices": [
    "Impulse through myelinated fibers is slower than non-myelinated fibers",
    "Membrane currents are generated at nodes of Ranvier",
    "Saltatory conduction of impulses is seen",
    "Local anesthesia is effective only when the nerve is not covered by myelin sheath"
  ],
  "target": "A",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "metadata": {}
}

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 med_mcqa \
    --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=['med_mcqa'],
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)