OpenCompass评测C-Eval数据集时的注意事项

在利用OpenCompass框架对C-Eval数据集进行模型能力评测时，开发者需要注意一个重要技术细节：该数据集的测试集(test)答案并未公开。当选择test目录下的数据进行评测时，由于缺乏标准答案对照，系统无法自动计算准确率，导致最终得分异常偏低（接近0分）。

这种情况并非评测过程存在错误，而是由C-Eval数据集的特殊设计决定的。该数据集采用"封闭评测"机制，其测试集的真实答案仅可通过官方渠道验证。这与验证集(val)形成对比——验证集的答案是公开的，可以直接用于本地评测。

对于需要获取正式评测结果的研究者，正确的操作流程应为：

1. 在本地使用验证集进行初步能力评估
2. 将模型在测试集上的预测结果提交至C-Eval官方平台
3. 通过官方系统获取最终的测试准确率

这种设计既能保护测试集的保密性，防止模型过拟合，又能确保评测结果的客观公正。开发者在进行相关实验时，应当特别注意区分验证集和测试集的使用场景，避免因误解数据特性而导致对模型能力的误判。

建议在实验设计阶段就做好规划：使用公开的验证集进行超参数调优和模型选择，最终仅需对最优模型进行官方测试集提交。这种工作流程既符合学术规范，又能有效利用有限的官方评测资源。