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https://github.com/Felixgithub2017/CG-Eval

Chinese Generation Evaluation
https://github.com/Felixgithub2017/CG-Eval

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Chinese Generation Evaluation

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README

        

# CG-Eval
![image](https://github.com/Felixgithub2017/CG-Eval/assets/26135691/713b8c0b-6c60-46fc-a4d0-fdd7902ab8a9)

## 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/).