TaskBench评估脚本：全面解析多维度性能指标计算指南

TaskBench评估脚本：全面解析多维度性能指标计算指南

【免费下载链接】JARVIS JARVIS, a system to connect LLMs with ML community. Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jarvis3/JARVIS

TaskBench是一个专门用于评估大语言模型任务自动化能力的基准测试框架，通过evaluate.py脚本提供多维度的性能指标计算。本文将详细介绍这些评估指标及其计算方法，帮助开发者全面了解模型性能。

📊 核心评估指标体系

TaskBench的评估框架包含三个关键阶段的指标：

1. 任务分解评估

• Rouge-1 (R1)：评估任务步骤的词汇匹配度
• Rouge-2 (R2)：评估任务步骤的二元语法匹配度
• BERTScore F1 (BsF)：基于BERT的语义相似度评估

2. 工具调用评估

• 节点F1 (n-F1)：工具预测的准确率
• 边F1 (e-F1)：工具间依赖关系预测的准确率

3. 参数预测评估

• 参数类型F1 (t-F1)：参数类型预测的准确率
• 参数值F1 (v-F1)：参数值预测的准确率

🔧 评估脚本使用指南

基本使用方法

python evaluate.py \
    --data_dir data_multimedia \
    --prediction_dir predictions \
    --llm gpt-4 \
    --splits all \
    --n_tools all \
    --mode add \
    --dependency_type resource \
    -m all

批量评估脚本

TaskBench提供了batch_evaluate.sh脚本，支持批量处理多个模型的评估：

./batch_evaluate.sh data_multimedia predictions

📈 评估结果解读

节点匹配算法

评估脚本使用匈牙利算法进行节点匹配，通过create_cost_matrix函数计算节点间的相似度矩阵：

def create_cost_matrix(graph_1, graph_2):
    nodes_1 = graph_1["nodes"]
    nodes_2 = graph_2["nodes"]
    # 计算节点相似度矩阵
    for i, node_1 in enumerate(graph_1["nodes"]):
        for j, node_2 in enumerate(graph_2["nodes"]):
            nodes_similarity_matrix[i, j] = sim(node_1, node_2)

多维度评估支持

评估脚本支持按不同维度进行分析：

• 任务结构拆分：单节点、链式、有向无环图
• 工具数量分组：1-10个工具的详细分析
• 依赖类型：资源依赖和时间依赖

🎯 实际应用场景

1. 模型性能对比

通过评估脚本可以生成详细的性能对比报告，如GPT-4在多媒体工具领域的表现：

• R1: 60.84, R2: 40.08, BsF: 91.19
• n-F1: 90.90, e-F1: 69.27
• t-F1: 87.06, v-F1: 72.31

2. 模型优化指导

评估结果帮助开发者识别模型的薄弱环节，针对性优化：

• 低e-F1得分表明需要改进依赖关系理解
• 低v-F1得分提示参数预测能力需要提升

💡 最佳实践建议

1. 完整评估流程：确保使用-m all参数进行全指标评估
2. 批量处理：利用批量脚本提高评估效率
3. 结果分析：重点关注F1分数和编辑距离指标
4. 跨域比较：在不同数据集上测试模型泛化能力

TaskBench的评估脚本为研究者提供了全面、细致的性能分析工具，帮助推动大语言模型在任务自动化领域的发展。通过深入理解这些评估指标，开发者可以更好地优化模型性能，提升实际应用效果。

【免费下载链接】JARVIS JARVIS, a system to connect LLMs with ML community. Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jarvis3/JARVIS