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https://github.com/Felixgithub2017/CG-Eval
Chinese Generation Evaluation
https://github.com/Felixgithub2017/CG-Eval
Last synced: 6 days ago
JSON representation
Chinese Generation Evaluation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/Felixgithub2017/CG-Eval
- Owner: Felixgithub2017
- Created: 2023-07-27T06:19:28.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-08-14T06:54:50.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2024-08-02T06:19:47.638Z (3 months ago)
- Size: 460 KB
- Stars: 12
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- Forks: 0
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
- Awesome-Domain-LLM - CG-Eval
- StarryDivineSky - Felixgithub2017/CG-Eval
README
# CG-Eval
## 评测数据集简介
CG-Eval是甲骨易AI研究院与LanguageX AI Lab联合研发的针对中文大模型生成能力的测试基准。在此项测试中，受测的中文大语言模型需要对科技与工程、人文与社会科学、数学计算、医师资格考试、司法考试、注册会计师考试这六个大科目类别下的55个子科目的11000道不同类型问题做出准确且相关的回答。 我们设计了一套复合的打分系统，对于非计算题，每一道名词解释题和简答题都有标准参考答案，采用多个标准打分然后加权求和。对于计算题目，我们会提取最终计算结果和解题过程，然后综合打分。
数据集包括以下字段
大科目类别,子科目名称,题目类型, 题目编号,题目文本,题目答案的汉字长度,题目prompt
## 论文及数据集下载
CG-Eval论文 https://arxiv.org/abs/2308.04823
CG-Eval测试数据集下载地址 https://huggingface.co/datasets/Besteasy/CG-Eval
CG-Eval自动化评测地址 http://cgeval.besteasy.com/
## 评测方法
下载数据集后，请使用“题目prompt”列对应的提示词向模型提问，并在csv文件中增加“回答”列，存放模型的回复。请注意题目的回答要与提示词、问题编号、科目名称对应。 在收集到所有回答后，请将csv文件提交到评测网站
http://cgeval.besteasy.com/
您需要提交的csv文件应具有以下字段：
大科目类别,子科目名称,题目类型, 题目编号,题目文本,题目答案的汉字长度,题目prompt,回答
网站会自动计算分数，您可以选择是否将分数同步到排行榜。
## Citation
If you find the code and testset are useful in your research, please consider citing
```
@misc{zeng2023evaluating,
title={Evaluating the Generation Capabilities of Large Chinese Language Models},
author={Hui Zeng and Jingyuan Xue and Meng Hao and Chen Sun and Bin Ning and Na Zhang},
year={2023},
eprint={2308.04823},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
```
## License
The CG-Eval dataset is licensed under a [Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).