MMLU-Pro 开源项目使用教程

MMLU-Pro 开源项目使用教程

MMLU-Pro The code and data for "MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark" [NeurIPS 2024] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMLU-Pro

1. 项目介绍

MMLU-Pro 是基于 MMLU 数据集改进的一种新的语言理解评估标准。它包含了超过 12,000 个经过严格筛选的问题，这些问题来源于学术考试和教科书，涵盖了包括生物、商业、化学、计算机科学、经济、工程、健康、历史、法律、数学、哲学、物理、心理学等在内的 14 个不同的领域。MMLU-Pro 的设计目的是为语言模型提供一个更具挑战性和稳健性的基准，以推动这些模型在专业知识和推理能力方面的边界。

2. 项目快速启动

要快速启动 MMLU-Pro 项目，你需要有 Python 环境和相应的依赖库。以下是一个简单的启动步骤：

首先，确保你的系统中已经安装了 Python。然后，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro.git
cd MMLU-Pro

接着，安装所需的依赖库：

pip install -r requirements.txt

安装完成后，你可以运行以下脚本来进行本地推理。你需要修改 eval_llama_2_7b.sh 脚本中的模型名称：

cd scripts/examples/
sh eval_llama_2_7b.sh

如果你想使用 API 进行推理，需要修改 evaluate_from_api.py 脚本中的 API KEY，然后执行相应的 bash 脚本：

cd scripts/examples/
sh eval_gpt_4.sh

3. 应用案例和最佳实践

MMLU-Pro 的应用案例主要集中在评估和比较不同语言模型的性能。以下是一些最佳实践：

• 使用不同的提示风格（prompt styles）来测试模型的鲁棒性。
• 通过 Chain of Thought（CoT）推理来提高模型在复杂问题上的表现。
• 使用多种答案提取机制，并评估它们对结果的影响。

4. 典型生态项目

MMLU-Pro 作为一种评估标准，可以与多种语言模型配合使用。以下是一些典型的生态项目：

• Claude、GPT-4、Llama 等：这些模型已经在 MMLU-Pro 的基准测试中展示了其性能。
• 开源的自然语言处理库，如 Huggingface 的 Transformers，可用于加载和测试这些模型。

通过上述教程，你可以开始使用 MMLU-Pro 来评估和改进你的语言模型。

MMLU-Pro The code and data for "MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark" [NeurIPS 2024] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMLU-Pro