evaluation

# 模型合并评估 基于研究最佳实践的合并模型基准测试与评估完整指南。 ## 目录 - 基准测试套件 - 评估指标 - 测试方法 - 对比框架 - 质量保证 ## 基准测试套件 ### Open LLM Leaderboard **URL**: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard **任务** (6 个基准测试): 1. **ARC** (AI2 Reasoning Challenge): 25-shot, 科学问题 2. **HellaSwag**: 10-shot, 常识推理 3. **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding): 5-shot, 57 个学科 4. **TruthfulQA**: 0-shot, 事实准确性 5. **Winogrande**: 5-shot, 常识推理 6. **GSM8K**: 5-shot, 小学数学 **运行评估**: python from lm_eval import evaluator model = "path/to/merged/model" results = evaluator.simple_evaluate( model="hf", model_args=f"pretrained={model},dtype=float16", tasks=[ "arc_challenge", "hellaswag", "hendrycksTest-*", # MMLU "truthfulqa_mc", "winogrande", "gsm8k" ], num_fewshot=5, batch_size=8 ) # 平均分 avg_score = sum(results['results'].values()) / len(results['results']) print(f"平均分: {avg_score:.2f}") ### MT-Bench **重点**: 多轮对话质量 **安装**: bash git clone https://github.com/lm-sys/FastChat cd FastChat pip install -e . **运行**: bash # 生成回复 python gen_model_answer.py --model-path path/to/merged/model --model-id merged_model # 使用 GPT-4 进行评判 python gen_judgment.py --model-list merged_model --judge-model gpt-4 # 查看分数 python show_result.py **指标**: - 第一轮分数 (1-10) - 第二轮分数 (1-10) - 平均分 ### MMLU (详细) **学科** (共 57 个): - STEM: 数学, 物理, 化学, 生物, 计算机科学 - 人文: 历史, 哲学, 法律 - 社会科学: 经济学, 心理学, 社会学 - 其他: 专业学科 (医学, 会计等) python from lm_eval import evaluator # 运行所有 MMLU 学科 results = evaluator.simple_evaluate( model="hf", model_args=f"pretrained={model}", tasks="hendrycksTest-*", # 所有 MMLU 任务 num_fewshot=5 ) # 学科细分 for task, score in results['results'].items(): subject = task.replace('hendrycksTest-', '') print(f"{subject}: {score['acc']:.2%}") ### HumanEval (代码) **重点**: Python 代码生成 python from human_eval.data i