关键词：大模型测评，C-Eval
前言
C-Eval是目前权威的中文AI大模型评测数据集之一，用于考察大模型的知识和推理能力，本篇对C-Eval数据集做简要介绍，并演示如何使用C-Eval对大模型进行评测。
内容摘要
- C-Eval整体结构概述
- C-Eval数据预览
- C-Eval的Prompt范式
- Python脚本实现C-Eval评估ChatGLM2-6B
C-Eval整体结构概述
在前文《大模型系列：LLM-Eval大模型评测理论简述》中介绍了大模型需要评测的内容，包括NLP任务、知识和逻辑推理、安全性、对齐性等多个角度，C-Eval数据集主要用于评测大模型的知识和逻辑推理能力，即大模型是否能够认识和理解广泛的世界知识，并类似人类一样对事物进行推理规划。
C-Eval数据集由13948道多选题组成，涉及4个学科大类，52个学科小类，分别对应四个难度等级，如下所示。
C-EVAL的题目构成
- STEM：科学、技术、工程和数学教育，包含计算机、电气工程、化学、数学、物理等多个学科
- Social Science：社会科学，包含政治、地理、教育学、经济学、工商管理等多个学科
- Humanity：人文科学，包含法律、艺术、逻辑学、语文、历史等多个学科
- Other：其他，其他学科的汇总，包含环境、消防、税务、体育、医学等多个学科
共有四个难度等级，在图示中使用颜色标记区分，分别是初中(蓝色)、高中(绿色)、大学(黄色)和专业(红色)，每个学科对应一个难度等级。
C-Eval数据预览
C-Eval的数据形式为4个选项的单选题，包含问题、选项值、答案、解释，形式预览如下。
C-Eval试题举例
C-Eval包含三份数据分别是dev，val和test，其中dev数据有答案并且带有答案解释，目的是用来构建CoT思维链的few-shot提示语，val数据集有答案，而test数据集没有答案，一般的，利用dev的few-shot在val数据做离线测试获得C-Eval评分，而在test数据集上提交答案给C-Eval官网获得最终得分。
| 数据集 | 问题+选项 | 答案 | 解释说明 |
|---|---|---|---|
| dev | ✓ | ✓ | ✓ |
| val | ✓ | ✓ | × |
| test | ✓ | × | × |
具体的数据在HuggingFace官网中Datasets下搜索ceval-exam既可进行预览，选择Subset为college_programming，数据分割为dev，预览5条大学编程试题。
C-Eval的HuggingFace数据预览
C-Eval的Prompt范式
分别有两种Prompt提示语方式来引导模型给出答案，一种是answer-only，一种是chain-of-thought，answer-only指的是不是用思维链，直接输出答案，而chain-of-thought采用思维链的方式生成中间过程再输出答案。每一种又可以采用zero-shot和few-shot两种形式，对于Base模型，由于没有经过指令微调，因此需要结合few-shot给到范例进行提示，而chat模型采用zero-shot直接对话既可。
few-shot思维链的提示方式举例
Python脚本实现C-Eval评估ChatGLM2-6B
本节采用ChatGLM2-6B项目下的evaluate_ceval.py脚本进行演示，目标是评估ChatGLM2-6B在C-Eval的val数据集下，每个学科的答题正确率和总体平均正确率。
数据已经提前处理为JSON格式，数据预览如下
{
"id":0,
"inputs_pretokenized":"蓝印花布是一种传统的民间纺织印染工艺品。蓝印花布印制方法始于____。\nA. 汉代\nB. 魏晋时期\nC. 唐代\nD. 宋代",
"choices_pretokenized":[
" A",
" B",
" C",
" D"
],
"label":0,
"targets_pretokenized":[
"A"
]
}
evaluate_ceval.py对val文件夹下所有科目进行遍历，分别对每个科目进行回答，读取试题的代码如下
accuracy_dict, count_dict = {}, {}
with torch.no_grad():
for entry in glob.glob("./CEval/CEval/val/**/*.jsonl", recursive=True):
dataset = []
with open(entry, encoding='utf-8') as file:
for line in file:
# {"id": 9, "inputs_pretokenized": "用户冲击负荷引起的系统频率变动一般不得超过____。\nA. ±0.5Hz\nB. ±0.4Hz\nC. ±0.3Hz\nD. ±0.2Hz", "choices_pretokenized": [" A", " B", " C", " D"], "label": 3, "targets_pretokenized": ["D"]}
dataset.append(json.loads(line))
correct = 0
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8)
每个科目下的试题以8个为一个batch进行推理，将试题文本改造为固定的chat模型的Prompt模板
# 模板
def build_prompt(text):
return "[Round {}]\n\n问：{}\n\n答：".format(1, text)
然后进行分词编码，调用模型的generate方法进行推理，本次推理结果为回答的中间结果，并不直接映射到选项A、B、C、D。
for batch in tqdm(dataloader):
texts = batch["inputs_pretokenized"]
queries = [build_prompt(query) for query in texts]
inputs = tokenizer(queries, padding=True, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=2048).to('cuda')
# TODO transformers的generate 批量推理
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=512)
intermediate_outputs = []
for idx in range(len(outputs)):
output = outputs.tolist()[idx][len(inputs["input_ids"][idx]):]
response = tokenizer.decode(output)
intermediate_outputs.append(response)
采用贪婪模式最大推理512个token作为中间结果存储在intermediate_outputs中，以一条数据为例，原始问题的Prompt和推理的中间结果如下
试题prompt
大模型输出的中间过程
输出的中间过程表明模型对于问题有思考过程，并且初步给到了答案选D。紧接着我们把中间过程拼接到原始试题后面，并且在末尾加入提示模板extraction_prompt，让大模型基于问题和中间过程，最终输出选项答案。本质上该脚本采用的Prompt方案是zero-shot的CoT思维链。
extraction_prompt = '综上所述，ABCD中正确的选项是：'
answer_texts = [text + intermediate + "\n" + extraction_prompt for text, intermediate in
zip(texts, intermediate_outputs)]
最终的Prompt格式
重新分词编码之后再次给大模型推理，本次推理只需要拿到下一个token即可，通过return_last_logit参数拿到每个token的在词表的得分分布，通过下标-1拿到最后一个token
input_tokens = [build_prompt(answer_text) for answer_text in answer_texts]
inputs = tokenizer(input_tokens, padding=True, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=2048).to('cuda:2')
# TODO return_last_logit 控制了只取最后一个词
outputs = model(**inputs, return_last_logit=True)
# TODO [2, 1, 65024] 取最后一个token
logits = outputs.logits[:, -1]
然后定位到A、B、C、D四个字符的得分，以下一个token在四个字符的概率分布作为依据，取最大者来获得答案
choices = ["A", "B", "C", "D"]
choice_tokens = [tokenizer.encode(choice, add_special_tokens=False)[0] for choice in choices]
logits = logits[:, choice_tokens]
preds = logits.argmax(dim=-1)
例如在该题目中，A、B、C、D的得分分别是9.4844，10.5469, 7.2500, 11.9375，因此大模型回答为D
>>> logits
tensor([[ 9.4844, 10.5469, 7.2500, 11.9375]], device='cuda:2',
dtype=torch.float16, grad_fn=<IndexBackward0>)
本质上ChatGLM2-6B的官方测试代码采用条件概率CLP的方式，考察概率的范围仅限于备选项标号所对应的 token，取其中概率最高的token所对应的选项为模型的推理结果，示意图如下
image.png
接下来和样本数据集中的正确选型进行比对即可获得正确率
correct += (preds.cpu() == batch["label"]).sum().item()
accuracy = correct / len(dataset) # TODO 正确率
accuracy_dict[entry] = accuracy
count_dict[entry] = len(dataset)
在求得每个科目的正确率之后，再统计一次全局的正确率，代码实现如下
acc_total, count_total = 0.0, 0
for key in accuracy_dict:
acc_total += accuracy_dict[key] * count_dict[key]
count_total += count_dict[key]
# TODO 平均正确率
print(acc_total / count_total)
在笔者的环境下最红ChatGLM2-6B的全局平均正确率为0.536，运行日志如下
./CEval/CEval/val/Other/clinical_medicine.jsonl 0.6818181818181818
100%|██████████| 7/7 [02:11<00:00, 18.83s/it]
0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s]./CEval/CEval/val/Other/tax_accountant.jsonl 0.3877551020408163
100%|██████████| 3/3 [00:41<00:00, 13.95s/it]
0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s]./CEval/CEval/val/Other/sports_science.jsonl 0.47368421052631576
100%|██████████| 7/7 [02:11<00:00, 18.73s/it]
./CEval/CEval/val/Other/accountant.jsonl 0.46938775510204084
0.5364041604754829
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