1、中文数据集
AGIEval
AGIEval：https://github.com/ruixiangcui/AGIEval
其中的中文数据集：
- 高考
- 法律考试数据集
- 国家公务员考试
image.png
测试在使用的数据集 - Baichuan2-13B
C-EVAL 中文数据集
https://zhuanlan.zhihu.com/p/630111535
多项式选择题，13948道题目，跨52个领域。
如下图所示：包括了初、高、大学的学科；社会科学，人文类的，还有各类认证考试。
目前看这些测试集为啥都是考试类的。
image.png
CMMLU 数据集
构建方式与C-EVAL貌似差不多。除了涵盖人文科学、社会科学、STEM(科学、技术、工程和数学)以及其他在人类日常生活中很重要的四个通用领域的知识外，还涵盖一些特定领域的知识，用于验证模型的中国知识的蕴含能力以及对中文的理解和适应能力。
image.png
SuperCLUE
https://www.cluebenchmarks.com/superclue.html
与其他数据集有些不一样的地方，关注了更多的能力方面，而不是局限于做题。
目前的问题是，没有开放数据集，另外就是文本生产类的问题，也不知道是如何评测的，评测方法是什么。
毕竟选择题是有很明确的标注答案，写作文就是见仁见智。
image.png
image.png
GAOKAO-Bench
题目类型 题目数量 数量占比
选择题 1781 63.36%
填空题 218 7.76%
解答题 812 28.89%
题目总数 2811 100%
包含了解答题这样的类型，需要人工评测，这个目前依旧是aigc领域最大的评测问题，对于写作生产类的任务，如何来评测。
https://github.com/OpenLMLab/GAOKAO-Bench/tree/main
2、常见的应用数据集
GSM-8K
https://github.com/openai/grade-school-math#grade-school-math
GSM8K consists of 8.5K high quality grade school math problems created by human problem writers.
高质量的数学题目，感觉还挺难的，openai使用的评测集合。
HumanEval数据集
包括164个人工手写的编程问题，其中每个编程问题包括函数头、docstrings、函数体和几个unittests。HumanEval中的编程问题可以用来评估语言理解能力、推理能力、算法能力和简单的数学能力。
整个设计是标准数答案，设定通过的checkpoint。aigc类的task是不是可以借鉴这样的思路去评测。
image.png
MBPP数据集
包含974个编程任务，人给出所需程序的描述，引导模型生成正确的代码。
与HumanEval不一样的是，H主要是通过docString，而MBPP是通过description来生产，更加接近自然语言的instruction。
MedQA_USMLE
https://github.com/jind11/MedQA
医疗领域的专业大模型
依旧是选择题的模式，因为好评价，而问答提的模式，需要依赖人工评测。
JEC-QA
中国司法考试数据集，主要也是多选选择题。
百川用到的这些评测数据集。
对于AIGC类的任务，感觉可能代码评测类效果好的模型，会比较有优势。
image.png
网友评论