EVAL

用于评估和分析大语言模型（LLM）的性能。以下是各个脚本和目录的功能简介：

脚本说明

evaluate_chat_ceval.py

• 功能 用于评估聊天模型在中文教育评估（CEval）数据集上的表现。支持加载模型权重并对多个学科进行评估，生成详细的评估结果。
• 参数
  • -m：模型配置文件路径
  • -d：数据集名称
• 示例
  shCopy

  python evaluate_chat_ceval.py -m /path/to/model/config.json -d /path/to/ceval
  

evaluate_perplexity.py

• 功能 用于计算语言模型的困惑度（Perplexity），以衡量模型生成文本的质量。
• 参数
  • -m：模型配置文件路径
  • -d：数据集名称
• 示例
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  python evaluate_perplexity.py -m /path/to/model/config.json -d "wikitext/wikitext-2-raw-v1"
  

llm_eval.py

• 功能 提供通用的语言模型评估功能，支持多种任务和数据集。
• 参数
  • -m：模型配置文件路径
  • -d：数据集名称
• 示例
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  pip install lm_eval
  python llm_eval.py -m /path/to/model/config.json -d "arc_challenge"
  

download_data.py

• 功能 下载数据集，以便纯C++环境下的评测工具，如ppl_eval使用
• 参数
  • -o：目标目录
  • -d：数据集名称
• 示例
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  python download_data.py -o wiki -d "wikitext/wikitext-2-raw-v1"
  

ppl_eval

• 功能 与evaluate_perplexity.py相似，计算ppl值，但支持纯C++环境使用
• 参数
  • config.json
  • 数据集目录（download_data.py的目标目录）
• 示例
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  ./ppl_eval ../transformers/llm/export/model/config.json ../transformers/llm/eval/wiki