LM Evaluation Harness中BoolQ评估任务的技术要点解析

评估配置差异对结果的影响

在语言模型评估过程中，我们发现使用LM Evaluation Harness评估BoolQ数据集时，不同模型需要采用特定的评估配置才能获得理想结果。以T5模型为例，直接使用默认boolq任务配置时准确率仅为63.4%，而切换至super_glue-boolq-t5-prompt配置后准确率提升至77%，这个现象揭示了评估配置的重要性。

模型适配的评估机制

T5作为seq2seq架构模型，其评估方式与GPT类自回归模型存在本质差异：

1. T5评估模式
   采用直接生成答案的方式，要求prompt明确指示输出格式。super_glue-boolq-t5-prompt配置中使用了"boolq passage: {passage} question: {question}"的模板，这种结构化提示帮助模型理解需要生成布尔值答案。

2. GPT类模型评估模式
   对于GPT-J等自回归模型，应采用默认boolq配置。其评估机制基于token级对数似然比较：模型会分别计算在"Answer: yes"和"Answer: no"上下文下的token概率，选择概率更高的作为预测结果。这种设计源自GPT-3论文中的评估方法。

技术实现细节

评估框架内部处理逻辑包含以下关键点：

1. 对于生成式模型，prompt模板的设计直接影响模型输出质量
2. 分类任务的评估可以转化为生成任务或概率比较任务
3. 不同论文采用的prompt设计可能导致结果差异，需注意配置对应性

实践建议

1. 评估前应确认模型架构类型（seq2seq/causal）
2. 查阅相关论文确认原始评估方案
3. 对于T5系列模型优先使用t5-prompt专用配置
4. 自回归模型使用默认配置即可
5. 当结果异常时，检查prompt设计是否符合模型预期

通过理解这些技术细节，研究者可以更准确地评估语言模型在BoolQ等推理任务上的真实能力，避免因配置不当导致的评估偏差。