

Scholarqabench
簡介 :
ScholarQABench是一個用於測試大型語言模型(LLMs)在協助研究人員進行科學文獻綜合方面能力的綜合評估平臺。它來源於OpenScholar項目,提供了一個全面的評估框架,包括多個數據集和評估腳本,以衡量模型在不同科學領域的表現。該平臺的重要性在於它能夠幫助研究人員和開發者理解並提升語言模型在科學文獻研究中的實用性和準確性。
需求人群 :
目標受眾為研究人員、自然語言處理開發者和教育工作者,他們需要一個工具來評估和提升語言模型在科學文獻研究中的性能。ScholarQABench提供了必要的數據集和評估工具,幫助他們理解模型的強項和弱點,進而優化模型設計。
使用場景
研究人員使用ScholarQABench來評估他們開發的問答系統在計算機科學領域的性能。
教育工作者利用該平臺來教授學生如何使用和評估語言模型在科學文獻研究中的應用。
開發者用ScholarQABench來測試和改進他們的模型,以更好地服務於生物醫學研究。
產品特色
提供ScholarQABench評估腳本和數據:包含多個領域的數據文件和評估腳本,用於測試LLMs的科學文獻綜合能力。
支持多個科學領域:包括計算機科學、生物醫學、神經科學等多個領域的數據集,以評估模型在不同領域的應用效果。
提供詳細的評估指標:包括準確性、引用完整性等,以全面評估模型性能。
支持模型推理後的評估:用戶可以使用提供的腳本來評估自己模型的推理結果。
提供答案轉換腳本:幫助用戶將原始答案文件轉換為評估所需的格式。
覆蓋從短文生成到長文生成的評估:適用於不同類型的科學文獻問題回答任務。
提供 Prometheus 評估:用於評估答案的組織、相關性和覆蓋度。
使用教程
1. 訪問ScholarQABench的GitHub頁面並克隆或下載代碼。
2. 根據README.md中的指南設置環境,包括創建虛擬環境和安裝依賴。
3. 下載並準備所需的數據文件,這些文件包含測試案例和評估指標。
4. 運行模型推理,生成答案文件,確保文件格式符合評估要求。
5. 使用提供的評估腳本來評估模型性能,包括引用準確性和內容相關性。
6. 分析評估結果,根據反饋優化模型參數和性能。
7. 重複步驟4-6,直到模型性能達到滿意水平。
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