首页
/ 在lm-evaluation-harness中使用本地BBH数据集的技术指南

在lm-evaluation-harness中使用本地BBH数据集的技术指南

2025-05-26 21:24:50作者:伍希望

背景介绍

EleutherAI的lm-evaluation-harness是一个用于评估语言模型性能的强大工具集。其中BBH(BIG-Bench Hard)是一个包含27个子任务的数据集,用于测试模型在各种复杂推理任务上的表现。本文将详细介绍如何在本地环境中使用这些数据集进行评估。

本地数据集配置方法

BBH数据集由多个子任务组成,每个子任务都有独立的数据文件。要在本地使用这些数据,需要进行以下配置:

  1. 数据集准备:首先需要从原始来源下载BBH数据集的所有子任务文件,并按规范组织到本地目录中。

  2. 修改YAML配置:对于每个子任务的YAML配置文件,需要进行以下调整:

    • 移除原有的dataset_name参数
    • 添加dataset_path参数并设置为"arrow"
    • 配置dataset_kwargs指定本地数据文件路径

具体实现示例

以"boolean_expressions"子任务为例,配置修改如下:

dataset_path: arrow
dataset_kwargs:
  data_files:
    train: /本地路径/boolean_expressions.arrow

注意事项

  1. 确保所有子任务的数据文件都采用相同的组织方式
  2. 文件路径需要根据实际存储位置进行调整
  3. 对于few-shot和zero-shot的不同评估模式,需要分别配置对应的模板文件

常见问题解决

如果在配置过程中遇到问题,建议:

  • 检查文件路径是否正确
  • 确认数据文件格式是否符合要求
  • 验证YAML文件语法是否正确

通过以上步骤,研究人员可以灵活地在本地环境中使用BBH数据集进行语言模型评估,这对于网络受限或需要定制化评估的场景特别有用。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
202
2.17 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
61
94
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
550
83
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133