如何对大模型进行评估下

? 如果从实现评估的纬度来分，可以将不同类型的评估分为三类，具体如下所示。更多理论的详细信息可以参见博客《如何对大模型进行评估上》。接下来就从第一种类型出发，看看评估脚本是如何实现的。这里分析的源代码是Qwen的评估脚本。

如何使用选择题类型数据集进行评估

? 下面的代码是Qwen大模型提供的evaluate_ceval.py评估脚本的部分代码，原始代码所有信息请查看官网。下面对脚本中部分重点代码进行了解释。以get_logits为例，输入的信息通过tokenizer进行编码处理后，输入大模型，得到原始输出outputs后，通过softmax函数，将得到的结果转换为概率分布数据，这样，在提取大模型的答案时，从4个选项中选取概率最大的作为选择题的答案，与真实答案进行对比即刻。

def load_models_tokenizer(args):
    #调用AutoTokenizer从预训练模型加载tokenizer，这里的checkpoint_path就是大模型名称或者存储的path
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        args.checkpoint_path,
        pad_token='<|extra_0|>',
        eos_token='<|endoftext|>',
        padding_side='left',
        trust_remote_code=True
    )
    #加载大模型
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        args.checkpoint_path,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        device_map="auto",
        trust_remote_code=True
    ).eval()
    #主要用于设置生成文本的参数
    model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
        args.checkpoint_path,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        trust_remote_code=True
    )
    return model, tokenizer

#从下载的csv文件原始数据中读取每一行的question，并进行文本的简要处理
def format_example(line, include_answer=True):
    example = "问题：" + line["question"]
    for choice in choices:
        example += f'\n{choice}. {line[f"{choice}"]}'

    if include_answer:
        example += "\n答案：" + line["answer"] + "\n\n"
    else:
        example += "\n答案："
    return example

#从下载的zip文件中，解压出dev,eval,test三个folder，dev中有5条数据作为shot，这里提取这5条数据作为few-shot
def generate_few_shot_prompt(k, subject, dev_df):
    prompt = ""
    if k == -1:
        k = dev_df.shape[0]
    for i in range(k):
        prompt += format_example(
            dev_df.iloc[i, :],
            include_answer=True,
        )
    return prompt


#组装好的inputs就是问题+few_shot的prompt，传入后，调用模型，得到原始模型输出logits，然后将得到的答案转换为概率
def get_logits(tokenizer, model, inputs: List[str]):
    #inputs_ids的长度不等，这里按最大长度进行填充
    input_ids = tokenizer(inputs, padding='longest')["input_ids"]
    #将输入的信息转换为pytorch中的张量
    input_ids = torch.tensor(input_ids, device=model.device)
    tokens = {"input_ids": input_ids}
    # 创建 attention_mask，用于指示哪些位置是 padding 位置，以便在模型中进行注意力处理时排除这些位置
    attention_mask = input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id)
    # 使用模型进行推断，获取模型的输出 logits
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)["logits"]
    logits = outputs[:, -1, :]
    #通过softmax函数，将原始的logits转换为概率分布数据
    log_probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
    return log_probs, {"tokens": tokens}

? 除了关键的get_logits方法外，还有format_example函数，该函数的作用就是从原始数据集中获取question，然后，对格式进行稍微的调整。调整后的结果如下图所示，这是数据中某一个问题

? 获取question后，在输入给大模型前，还带了5-shot，结果如下图所示，在输入信息中提供shot，能最大程度的告知大模型如何回答后面的问题，保证能评估到大模型真正的能力。

? 输入的文字信息通过tokenizer进行编码后，再通过pytorch提供的tensor方法，将信息转换为张量，即大模型认识的一种信息表达方式。具体如下所示

? 输入信息转换成张量后，传递给大模型，得到原始的logis结果，结果信息如下图所示，也是张量信息。接着调用softmax函数，将结果信息转换成概率分布数据，即下图中的probs信息。

? 在得到大模型对于每个答案的概率信息后，选取概率最大的答案作为大模型生成的答案，然后与数据集中真实的答案进行对比，计算正确的百分比作为最终的评估值。下图是调用整个评估脚本得到的Qwen-7B大模型的评估分数。可以看到，数据集中有很多subset的子集，不同的子集又被划分到不同类型中。例如某些题目属于Social Science类型，某些属于Humanities类型。这里计算的是不同类型的平均分值。

? 执行脚本后，除了得到最终的评估值外，还会生成一份详细的评估数据信息，如下图所示。可以看到，该文件中记录了整个中间信息。包括id，提取的question，数据集中的可选答案：A、B、C、B，数据集中的标准答案answer，对四个选项，大模型的预估概率值：prob_A、prod_B、prob_C、prob_D，最有还有correctness值。如果与真实答案相同则值为1，如果不相同值为0.

? 以上就是对于选择题类型的数据集，在编写脚本调用大模型获取评估值的过程，总结脚本中关键步骤，如下图所示：

如何使用代码生成类型数据集进行评估

? 对于代码生成类型的数据集，openai已经提供了一套评估脚本。对于大模型本身，如果想估算pass@k的值，只需要生成数据集中每个任务的答案，并组装成jsonl文件即可，然后，调用openai提供的脚本就能得到pass@k的值。即执行下面的命令即可计算出pass@k值。

evaluate_functional_correctness xx.jsonl

传递给上述命令的jsonl文件的内容，如下所示：

? 查看Qwen中evaluate_humanEval脚本，有核心方法generate_sample()方法，该方法中将输入的信息通过调用tokenizer.encode进行编码，然后调用torch.tensor()将输入信息转换为张量，接着调用model生成输出信息，对于输出信息，调用了decode方法进行解码，解码后就是最终的输出信息，即上面jsonl文件中的completion字段内容了。

下面是decode()方法的代码，除了调用tokenizer.decode()进行解码外，还通过split方法对生成的内容进行了提取。

通过split方法对生成的内容进行提取，下图是截取的数据集中某一个题目的生成中间信息，input text是从数据集中提取出来的需要完成的题目prompt，before sent是大模型生成的原始答案，可以看到不止生成了一个解决方案，总共生成了4个答案，后面三个答案的function名称是大模型自定义的。上面的decode方法中提取的就是第一个内容。after sent就是提取出来的内容。

? 经过decode后，最终组装出来的jsonl文件如下图所示：

? 生成了包含大模型结果的jsonl文件中，执行下面的命令，即调用openai官网提供的脚本即可计算出pass@k的值。

"""
git clone https://github.com/openai/human-eval
$ pip install -e human-eval
evaluate_functional_correctness sample-output-file
"""

? 那么openai的脚本是如何check生成的代码是否能通过单元测试呢？这里主要使用了python中的exec方法。

? 在 Python 中，exec() 是一个内置函数，用于执行存储在字符串中的 Python 代码，即通过调用exec()，可以执行jsonl文件中completion字符串中的代码。在执行的时候，脚本从数据集中提取出单元测试，从jsonl文件中提取出completion，组装在一起，调用exec()执行，执行通过，则说明生成的代码能让单元测试通过。执行过程中报错，则说明生成的代码有问题，无法让所有的单元测试通过。

如何使用数学类题目数据集进行评估

?对于数学类题目，如何进行验证呢？查看Qwen目录下的gsm8k的评估脚本。同理，核心方法也是generate_sample(),函数中的代码与上面的HumanEval脚本类似。

对于数学类题目，多加了一个步骤，就是对output_text进行extract_answer的处理，extrace_answer方法的作用是：从生成的答案中提取最后一个数字作为最终的题目答案。然后，与数据集中的正确答案进行对比，如果相等则认为题目回答正确。extract_answer方法的代码如下所示：

总结

通过分析Qwen中大模型评估脚本，大致理解了对于三种不同类型的数据集，如何通过python脚本实现对大模型能力的评估。汇总如下所示：

对于选择题类型的数据集，评估过程如下：

对于代码生成的数据集，评估过程如下：

备注：如果原始数据集与HumanEval数据集的prompt有差异的，需要先对数据集进行预处理，格式follow HumanEval的数据集格式即可。

对于数学运算类数据集，评估过程如下所示：