大模型OpenCompass评测实战_opencompass 数据

一、模型评测背景：

       大模型发展过程中模型评测起到的意义，评测体系的发展、挑战、方向，评测社区的贡献与工具的作用，评测方式、方法、规范在大模型评测过程中全面了解大模型的优势和限制。通过本次学习掌握、熟悉OpenCompass评测工具的用法、配置文件的作用以及评测体系的内在涵义。

      实战OpenCompass评测体系采取客观评测与主观评测相结合的方法对InternLM2-Chat-1.8B 模型在 C-Eval 数据集上的具有确定性答案的能力维度和场景，通过构造丰富完善的评测集，对模型能力进行综合评价，体现模型能力的开放式或半开放式的问题、模型安全问题等。

二、评测促进模型发展：

1.面向未来拓展能力维度

   通过能力维度、数学、复杂、逻辑推理，代码、智能体等全面评估模型性能。

2.扎根通用能力聚焦垂直行业

   在专业领域结合行业知识、规范评估模型的行业适用性。

3.高质量中文基准

   在中文场景，能准确评估能力的中文评测基准，促进中文社区大模型的发展。

4.性能评测反哺能力迭代

   深入分析评测性能，探索模型能力形成机制，发现模型不足，研究针对性提升策略。

三、评测中的挑战

1.全面性：

   场景千变万化、能力演进迅速、设计和构造的能力维度体系

2.评测成本

   需要打算里资源、高昂的基于人工打分的主观评测成本

3.数据污染

   海量语料带来的评测集污染、可高的数据污染检测技术、设计动态更新的高质量评测基准。

4.鲁棒性

   提示词的敏感性、多次采样情况下的性能稳定性。

四、OpenCompass大模型评测体系开源历程

五、助力大模型产业发展和学术研究

六、评测大模型

对模型评测采用的方式、方法、维度、工具等来评测模型在各方面表现出的性能。

基座模型：海量数据无监督训练。

对话模型：指令数据有监督微调，人类偏好对其。

公开权重的开源模型：使用GPU/推理加速卡进行本地推理。

API模型：发送网络请求回去回复。

客观问答题：

客观选择题：

开放式主观问答：

提示词工程：

长文本评测（大海捞针）：

工具-记准-榜单三位一体的社区力量汇聚

大模型评测全栈工具链：

评测流水线：

高质量评测基准社区：

能力维度全面升级：

高质量大模型评测基准：

七、评测实战

OpenCompass 评估一个模型通常包括以下几个阶段：配置 -> 推理 -> 评估 -> 可视化。

工具架构

环境配置：

安装：

    studio-conda -o internlm-base -t opencompass

    source activate opencompass

    git clone -b 0.2.4 https://github.com/open-compass/opencompass

    cd opencompass

    pip install -e .

 pip install -r requirements.txt

 数据准备：

     cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/

     unzip OpenCompassData-core-20231110.zip

 数据集和模型查看：

  列出所有跟 internlm 及 ceval 相关的配置

     python tools/list_configs.py internlm ceval

启动评测：

       OpenCompass 默认并行启动评估过程，我们可以在第一次运行时以 --debug 模式启动评估，并检查是否存在问题。在 --debug 模式下，任务将按顺序执行，并实时打印输出。启动命令如下：

python run.py
   --datasets ceval_gen \
   --hf-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \  # HuggingFace 模型路径
   --tokenizer-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \  # HuggingFace tokenizer 路径（如果与模型路径相同，可以省略）
   --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \  # 构建 tokenizer 的参数
   --model-kwargs device_map='auto' trust_remote_code=True \  #构建模型的参数
   --max-seq-len 1024 \  # 模型可以接受的最大序列长度
   --max-out-len 16 \  # 生成的最大 token 数
   --batch-size 2  \  # 批量大小
   --num-gpus 1  # 运行模型所需的 GPU 数量
   --debug

评测完成情况，会打印出模型在各维度的一个评价情况。

八、自定义数据集评测配置

介绍自定义ceval数据集评测配置方法，详细数据集配置请参见opencompass官方文档。

第一步：opencompass/config/database/ceval目录下新建或者修改ceval文件，按照现有文件格式修改！以ceval_gen_5f30c7.py文件为例修改或新建：注意红框处的修改。

第二步：opencompass/ opencompass/database/目录下新建或者修改ceval文件，按照现有文件格式修改加载数据集！以ceval.py文件为例修改或新建，文件中的新建类，在第一步文件中必须引入该文件中实现的模块。

第三步：opencompass/ opencompass/database/_init_.py文件中添加第二步中的py文件，注册实现的模块。

第四步：opencompass/config/database/ceval/ceval_gen.py文件中修改为第一步中的数据集文件名称：

第五步：执行命令：

python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --tokenizer-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 1024 --max-out-len 16 --batch-size 2 --num-gpus 1 --debug