ArenaHard#
概述#
ArenaHard 是一个具有挑战性的基准测试,通过竞争性成对比较来评估语言模型。模型在需要推理、理解和生成能力的困难任务上与 GPT-4 基线进行对比评判。
任务描述#
任务类型:竞争性模型评估(竞技场风格)
输入:具有挑战性的指令/问题
输出:模型响应,与 GPT-4-0314 基线进行比较
评分方式:基于 Elo 评分的成对对战结果
主要特性#
包含 500 个具有挑战性的用户提示
采用两局对战系统(A vs B 和 B vs A)
使用 Elo 评分计算模型排名
测试推理能力、指令遵循能力和文本生成能力
与 Chatbot Arena 排名高度相关
评估说明#
默认配置使用 0-shot 评估
使用 LLM 作为裁判(默认:gpt-4-1106-preview)
基线模型:gpt-4-0314 的输出
报告胜率和基于 Elo 的得分
注意:目前不支持风格控制的胜率计算
属性#
属性 |
值 |
|---|---|
基准测试名称 |
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数据集ID |
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论文 |
N/A |
标签 |
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指标 |
|
默认示例数 |
0-shot |
评估划分 |
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聚合方式 |
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数据统计#
指标 |
值 |
|---|---|
总样本数 |
500 |
提示词长度(平均) |
406.36 字符 |
提示词长度(最小/最大) |
29 / 9140 字符 |
样例示例#
子集: default
{
"input": [
{
"id": "088243c7",
"content": "Use ABC notation to write a melody in the style of a folk tune."
}
],
"target": "X:1\nT:Untitled Folk Tune\nM:4/4\nL:1/8\nK:G\n|:G2A2|B2A2|G2E2|D4|E2F2|G2F2|E2C2|B,4|\nA2B2|c2B2|A2F2|E4|D2E2|F2E2|D2B,2|C4:|",
"id": 0,
"group_id": 0,
"metadata": {
"capability": "ABC Sequence Puzzles & Groups"
}
}
提示模板#
提示模板:
{question}
使用方法#
使用 CLI#
evalscope eval \
--model YOUR_MODEL \
--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
--api-key EMPTY_TOKEN \
--datasets arena_hard \
--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=['arena_hard'],
limit=10, # 正式评估时请删除此行
)
run_task(task_cfg=task_cfg)