OpenCompass评估框架中MMLU数据集汇总错误分析与解决方案
问题背景
在使用OpenCompass评估框架对Qwen1.5-1.8B模型进行MMLU数据集评估时,研究人员遇到了一个典型的评估结果汇总错误。该问题表现为评估过程能够正常执行并生成中间结果,但在最终结果汇总阶段出现异常。
错误现象分析
从错误日志中可以观察到两个关键错误信息:
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KeyError: 系统在尝试访问'lukaemon_mmlu_abstract_algebra'键时失败,表明评估结果中缺少某些预期子集的评分数据。
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AttributeError: 当尝试对浮点数调用items()方法时失败,说明结果数据结构与预期不符,某些评分数据以简单浮点数形式存在,而非预期的字典结构。
根本原因
经过深入分析,该问题主要由以下因素导致:
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汇总器配置不当:使用了不兼容的leaderboard.py汇总器,该汇总器预期特定的数据结构格式,而实际评估结果与之不匹配。
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评估流程分离:MMLU数据集的评估分为推理(inference)和评分(evaluation)两个阶段,虽然这两个阶段能顺利完成,但汇总阶段对中间结果的数据结构有严格要求。
解决方案
针对这一问题,建议采取以下解决方案:
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移除自定义汇总器:不使用
--summarizer leaderboard.py参数,让系统使用默认的汇总器处理结果。默认汇总器能更好地适应各种评估任务的数据结构。 -
检查评估配置:确认MMLU数据集的所有子集都正确加载并参与评估,避免因部分子集缺失导致汇总错误。
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验证数据结构:在评估完成后、汇总前,可以检查生成的中间结果文件,确保评分数据以正确的字典结构存储。
技术建议
对于使用OpenCompass进行大规模评估的研究人员,建议:
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分阶段验证:先在小规模数据集上测试完整的评估流程,确认无误后再扩展到全部数据集。
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结果检查:评估完成后,检查生成的
results和eval_details目录中的文件,确保所有预期输出都存在且格式正确。 -
日志监控:密切关注评估过程中的日志输出,特别是任务分区和评分阶段的统计信息。
总结
OpenCompass作为大型语言模型评估框架,其评估流程涉及多个复杂环节。MMLU这类多领域知识评估数据集由于其子集众多,在结果汇总时容易出现数据结构不匹配的问题。通过使用默认汇总器并确保评估配置正确,可以有效避免此类问题,获得准确的模型性能评估结果。
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