lm-evaluation-harness项目中BBH数据集本地运行解决方案
在自然语言处理领域,Big-Bench Hard(BBH)是一个重要的评估基准数据集,用于测试模型在复杂推理任务上的表现。本文将深入探讨如何在lm-evaluation-harness项目中正确配置和运行BBH数据集。
BBH数据集结构特点
BBH数据集由多个子任务组成,每个子任务针对不同的推理能力进行评估。原始数据集采用脚本方式加载,但这种方式在某些环境下可能存在兼容性问题。数据集还提供了Parquet格式的分支版本,这种列式存储格式具有更高的读取效率。
本地运行面临的问题
当尝试使用Parquet格式分支时,会遇到一个关键问题:所有子任务会被合并为单一的"default"子集,导致无法针对特定子任务进行评估。这是因为Parquet分支没有保留原始数据集中的子任务划分结构。
解决方案探索
经过实践验证,我们发现以下两种方法可以解决这一问题:
-
使用替代数据集源:推荐使用专门为lm-evaluation-harness优化过的数据集版本,该版本为每个子任务单独提供了Parquet文件,完美保留了原始的子任务结构。
-
单任务评估模式:如果只需要评估特定子任务,可以修改配置文件,注释掉其他任务,并将目标子任务的dataset_name改为"default"。这种方法虽然可行,但需要注意评估结果可能不够全面。
配置建议
对于需要完整评估的用户,建议采用第一种方案。在配置文件中,可以这样设置:
dataset_path: /path/to/optimized/bbh/dataset
对于只需要部分评估的用户,可以采用第二种方案,但需要注意:
- 注释掉不需要的任务
- 修改目标任务的dataset_name
- 理解这种方式的局限性
性能考量
使用Parquet格式相比原始脚本加载方式,在数据读取速度上有显著优势,特别适合大规模评估场景。优化后的数据集版本在保持性能优势的同时,还解决了子任务识别问题,是较为理想的解决方案。
结论
在lm-evaluation-harness项目中正确运行BBH数据集需要考虑数据格式和子任务结构的兼容性。通过选择合适的替代数据集源或调整评估策略,可以有效解决本地运行中的各种问题。建议用户根据实际需求选择最适合的方案,以获得准确可靠的评估结果。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









