快速评测数据集¶
OpenCompass提供了两种快速对提供的数据进行评测的路径，即基于ChatMLDataset的数据格式协议和基于CustomDataset的数据格式协议。 相较于 new_dataset.md 中的完整数据集集成流程，这两种快速评测路径更加方便快捷，能够在免于增加新配置文件的前提下直接进入评测任务阶段。但如果您存在定制化读取 / 推理 / 评测需求的，建议仍按照完整的集成流程加入新数据集。
基于ChatMLDataset的数据格式协议和快速评测¶
OpenCompass最新推出的基于ChatML对话模板的数据集评测模式，允许用户提供一个符合ChatML对话模板的数据集.jsonl文件，并像配置模型一样对数据集信息进行简单配置后即可直接开始评测任务。
数据集文件的格式要求¶
本评测方式仅支持.jsonl格式的数据集文件，且其中的每条数据均需遵守以下格式：
较简易结构的文本数据集：
{
"question":[
{
"role": "system" # 可省略
"content": Str
},
{
"role": "user",
"content": Str
}
],
"answer":[
Str
]
}
{
...
}
...
多轮多模等复杂情况的数据集：（由于OpenCompass暂未支持多模评测，因此此处模板仅供参考）
{
"question":[
{
"role": "system",
"content": Str,
},
{
"role": "user",
"content": Str or List
[
{
"type": Str, # "image"
"image_url": Str,
},
...
{
"type": Str, # "text"
"text": Str,
},
]
},
{
"role": "assistant",
"content": Str
},
{
"role": "user",
"content": Str or List
},
...
],
"answer":[
Str,
Str,
...
]
}
{
...
}
...
ChatMLDataset在读取.jsonl文件时，会使用pydantic库对文件进行简易的格式校验。
您可以使用tools/chatml_format_test.py对提供的数据文件进行检查。
完成数据检查后，需要在运行配置文件中加入字段名为chatml_datasets的配置字典，以在运行时将数据文件转化为OpenCompass的数据集。示例如下：
chatml_datasets = [
dict(
abbr='YOUR_DATASET_NAME',
path='YOUR_DATASET_PATH',
evaluator=dict(
type='cascade_evaluator',
rule_evaluator=dict(
type='math_evaluator',
),
llm_evaluator=dict(
type='llm_evaluator',
prompt="YOUR_JUDGE_PROMPT",
judge_cfg=dict(), # YOUR Judge Model Config
)
),
n=1, # Repeat Number
),
]
目前，ChatML模块内提供了四种预设的Evaluator，分别是mcq_rule_evaluator（用于选择题评估）、math_evaluator（用于latex数学公式评估）、llm_evaluator（用于评估难以提取答案的题目或开放式题目）、cascade_evaluator（规则式和LLM评估器级联组成的评估模式）。
此外，如果您有基于ChatML模板长期使用数据集的需求，可以将配置添加到opencompass/configs/chatml_datasets中。
在examples/eval_chat_datasets.py中也给出了调用这类数据集配置的评测示例。
基于CustomDataset的数据格式协议和快速评测¶
(此模块已不再进行更新，但若存在命令行快速运行评测等需求，仍可以使用此模块。)
基于CustomDataset的数据格式协议支持的任务类型包括选择 (mcq) 和问答 (qa) 两种，其中 mcq 支持 ppl 推理和 gen 推理；qa 支持 gen 推理。
数据集格式¶
我们支持 .jsonl 和 .csv 两种格式的数据集。
选择题 (mcq)¶
对于选择 (mcq) 类型的数据，默认的字段如下：
question: 表示选择题的题干A,B,C, ...: 使用单个大写字母表示选项，个数不限定。默认只会从A开始，解析连续的字母作为选项。answer: 表示选择题的正确答案，其值必须是上述所选用的选项之一，如A,B,C等。
对于非默认字段，我们都会进行读入，但默认不会使用。如需使用，则需要在 .meta.json 文件中进行指定。
.jsonl 格式样例如下：
{"question": "165+833+650+615=", "A": "2258", "B": "2263", "C": "2281", "answer": "B"}
{"question": "368+959+918+653+978=", "A": "3876", "B": "3878", "C": "3880", "answer": "A"}
{"question": "776+208+589+882+571+996+515+726=", "A": "5213", "B": "5263", "C": "5383", "answer": "B"}
{"question": "803+862+815+100+409+758+262+169=", "A": "4098", "B": "4128", "C": "4178", "answer": "C"}
.csv 格式样例如下:
question,A,B,C,answer
127+545+588+620+556+199=,2632,2635,2645,B
735+603+102+335+605=,2376,2380,2410,B
506+346+920+451+910+142+659+850=,4766,4774,4784,C
504+811+870+445=,2615,2630,2750,B
问答题 (qa)¶
对于问答 (qa) 类型的数据，默认的字段如下：
question: 表示问答题的题干answer: 表示问答题的正确答案。可缺失，表示该数据集无正确答案。
对于非默认字段，我们都会进行读入，但默认不会使用。如需使用，则需要在 .meta.json 文件中进行指定。
.jsonl 格式样例如下：
{"question": "752+361+181+933+235+986=", "answer": "3448"}
{"question": "712+165+223+711=", "answer": "1811"}
{"question": "921+975+888+539=", "answer": "3323"}
{"question": "752+321+388+643+568+982+468+397=", "answer": "4519"}
.csv 格式样例如下：
question,answer
123+147+874+850+915+163+291+604=,3967
149+646+241+898+822+386=,3142
332+424+582+962+735+798+653+214=,4700
649+215+412+495+220+738+989+452=,4170
命令行列表¶
自定义数据集可直接通过命令行来调用开始评测。
python run.py \
--models hf_llama2_7b \
--custom-dataset-path xxx/test_mcq.csv \
--custom-dataset-data-type mcq \
--custom-dataset-infer-method ppl
python run.py \
--models hf_llama2_7b \
--custom-dataset-path xxx/test_qa.jsonl \
--custom-dataset-data-type qa \
--custom-dataset-infer-method gen
在绝大多数情况下，--custom-dataset-data-type 和 --custom-dataset-infer-method 可以省略，OpenCompass 会根据以下逻辑进行设置：
如果从数据集文件中可以解析出选项，如
A,B,C等，则认定该数据集为mcq，否则认定为qa。默认
infer_method为gen。
配置文件¶
在原配置文件中，直接向 datasets 变量中添加新的项即可即可。自定义数据集亦可与普通数据集混用。
datasets = [
{"path": "xxx/test_mcq.csv", "data_type": "mcq", "infer_method": "ppl"},
{"path": "xxx/test_qa.jsonl", "data_type": "qa", "infer_method": "gen"},
]
数据集补充信息 .meta.json¶
OpenCompass 会默认尝试对输入的数据集文件进行解析，因此在绝大多数情况下，.meta.json 文件都是 不需要 的。但是，如果数据集的字段名不是默认的字段名，或者需要自定义提示词，则需要在 .meta.json 文件中进行指定。
我们会在数据集同级目录下，以文件名+.meta.json 的形式放置一个表征数据集使用方法的文件，样例文件结构如下：
.
├── test_mcq.csv
├── test_mcq.csv.meta.json
├── test_qa.jsonl
└── test_qa.jsonl.meta.json
该文件可能字段如下：
abbr(str): 数据集缩写，作为该数据集的 ID。data_type(str): 数据集类型，可选值为mcq和qa.infer_method(str): 推理方法，可选值为ppl和gen.human_prompt(str): 用户提示词模板，用于生成提示词。模板中的变量使用{}包裹，如{question}，{opt1}等。如存在template，则该字段会被忽略。bot_prompt(str): 机器人提示词模板，用于生成提示词。模板中的变量使用{}包裹，如{answer}等。如存在template，则该字段会被忽略。template(str or dict): 问题模板，用于生成提示词。模板中的变量使用{}包裹，如{question}，{opt1}等。相关语法见此处 关于infer_cfg['prompt_template']['template']的内容。input_columns(list): 输入字段列表，用于读入数据。output_column(str): 输出字段，用于读入数据。options(list): 选项列表，用于读入数据，仅在data_type为mcq时有效。
样例如下：
{
"human_prompt": "Question: 127 + 545 + 588 + 620 + 556 + 199 =\nA. 2632\nB. 2635\nC. 2645\nAnswer: Let's think step by step, 127 + 545 + 588 + 620 + 556 + 199 = 672 + 588 + 620 + 556 + 199 = 1260 + 620 + 556 + 199 = 1880 + 556 + 199 = 2436 + 199 = 2635. So the answer is B.\nQuestion: {question}\nA. {A}\nB. {B}\nC. {C}\nAnswer: ",
"bot_prompt": "{answer}"
}
或者
{
"template": "Question: {my_question}\nX. {X}\nY. {Y}\nZ. {Z}\nW. {W}\nAnswer:",
"input_columns": ["my_question", "X", "Y", "Z", "W"],
"output_column": "my_answer",
}