问答模型(八)——选用多种样例进行测试

以下是一些自己ctrl+c ctrl+v的、不属于测试集的问题及段落,既测试模型在不同类问题上的表现,也测试能否处理仅有一条数据的数据集。

废话小编

数据形式:

{
   
   
    "data": [
        {
   
   
            "paragraphs": [
              {
   
   
                    "context": "王者荣耀520活动将会限时返场小乔&周瑜的情人节皮肤纯白花嫁&真爱至上。那么小乔纯白花嫁怎么获得呢?需要多少点券呢?相信不少玩家还不清楚,今天小编就为各位玩家带来王者荣耀小乔纯白花嫁价格介绍,一起来看看吧。|限定皮肤返场的话价格其实和原价是一样的,不过一般也是有打折活动,小乔周瑜情侣皮肤刚上线的时候是788点券(分别788不是一套啊,一套也太便宜了)|不过首周打折的话皮肤价格预计会是710点券,总之差别也不是很大,建议玩家还是先凑齐788点券免得到时候买不了,小乔纯白花嫁返场活动包括这次的话也才第二次,可以看得出限定皮肤想买有多困难吧。|以上就是小编为大家带来王者荣耀小乔纯白花嫁价格介绍 纯白花嫁多少钱的最新资讯,更多精彩尽在游戏鸟,希望在游戏里帮到各位玩家。",
                    "qas": [
                        {
   
   
                            "question": "小乔的纯白花嫁多少钱",
                            "id": "40b0e1f5d4823443e39ed1ecc7222456",
                            "answers": [
                                {
   
   
                                    "text": "788点券",
                                    "answer_start": -1
                                
### 大模型代码测试本与数据集 对于大模型的代码生成能力测试,可以采用专门针对代码生成任务的数据集。以下是几种常用的代码生成测试数据集: #### HumanEval 数据集 `HumanEval` 是由 OpenAI 开发的一个广泛使用的基准测试数据集,适用于评估大模型的代码生成功能[^4]。该数据集中的每一个任务均包含函数签名、注释以及若干测试。这些任务覆盖了从简单字符串操作到复杂算法设计的各种场景。 ```python def reverse_string(s: str) -> str: """Reverse the input string.""" return s[::-1] # Test cases from HumanEval dataset assert reverse_string("hello") == "olleh" assert reverse_string("") == "" ``` #### DS-1000 数据集 另一个重要的数据集是 `DS-1000`,其重点在于数据科学领域内的代码生成任务[^4]。此数据集中包含了大量涉及常见开源框架(如 sklearn, PyTorch 和 Pandas)的实际应用场景实。这使得它可以很好地衡量大模型在特定技术领域的表现。 ```python import pandas as pd def filter_dataframe(df: pd.DataFrame, column_name: str, threshold: float) -> pd.DataFrame: """ Filter rows where values in specified column exceed a given threshold. Args: df (pd.DataFrame): Input DataFrame. column_name (str): Name of the column to apply filtering on. threshold (float): Threshold value. Returns: pd.DataFrame: Filtered DataFrame. """ filtered_df = df[df[column_name] > threshold] return filtered_df ``` #### ODEX 数据集 除了英文外,还有支持多国语言描述的代码生成数据集——`ODEX`。这个开放源码项目提供了丰富的跨文化视角下的程序开发需求说明文档及其对应的实现方案,非常适合用来检验国际化的编码技能水平。 --- ### 总结 综上所述,在选择适合的大规模预训练语言模型进行代码方面的性能检测时,可以根据具体的应用方向挑选合适的评测工具集合。如关注通用型编程技巧提升可选用 **HumanEval**;若是偏向统计分析或者机器学习工程实践,则推荐尝试 **DS-1000**;而对于希望考察跨国界沟通协作效率的企业来说,不妨考虑引入 **ODEX** 来补充更多元化的内容素材。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值