sharmaarushi17/HPCPerfOpt-MCQA

该数据集包含多项选择题-答案对。有三个测试文件，根据它们的创建方式分开：test1.csv 是通过手动收集教程等数据创建的，test2.csv 是通过抓取分析工具Codee的文档创建的，test3.csv 是通过ChatGPT生成的多项选择题创建的（需要更新格式并随机化答案）。

许可证：知识共享（Creative Commons，CC）
美观名称：高性能计算性能优化基准测试集（HPCPerfOpt，HPC Performance Optimization Benchmark） # 示例：SQuAD

# 配置项：
# - 单项选择题型（mcq-single）
# - 多项选择题型（mcq-multiple）
# - Rodinia-ChatGPT单项选择题型（rodinia-chatgpt-mcq）

# 数据集信息：
# # 特征项：
# # - 名称：{特征名称_0} # 示例：id
# # 数据类型：{特征数据类型_0} # 示例：int32
# # - 名称：{特征名称_1} # 示例：文本
# # 数据类型：{特征数据类型_1} # 示例：字符串
# # - 名称：{特征名称_2} # 示例：图像
# # 数据类型：{特征数据类型_2} # 示例：图像
# # SQuAD 示例：
# # - 名称：id
# # 数据类型：字符串
# # - 名称：标题
# # 数据类型：字符串
# # - 名称：上下文
# # 数据类型：字符串
# # - 名称：问题
# # 数据类型：字符串
# # - 名称：答案
# # 序列：
# # - 名称：文本
# # 数据类型：字符串
# # - 名称：答案起始位置
# # 数据类型：int32
# 配置名称：mcq-single # Glue 示例：sst2
# 数据集划分：
# - 名称：测试集（test） # 示例：训练集
# # 字节大小：{划分集字节数_0} # SQuAD 示例：79317110
# # 样本数量：{划分集样本数_0} # SQuAD 示例：87599
# # 下载总大小：{数据集下载大小} # SQuAD 示例：35142551
# # 数据集总大小：{数据集大小} # SQuAD 示例：89789763

# # - 配置名称：mcq-multiple
# # 数据文件：
# # - 划分集：测试集
# # 路径："mcq-multiple.csv"

# # - 配置名称：rodinia-chatgpt
# # 数据文件：
# # - 划分集：测试集
# # 路径："rodinia-chatgpt-mcq.csv"

# 任务类别：
# - 问答任务（question-answering）
# 标签：
# - 代码（code）
# 规模类别：
# - 样本数少于1000（n<1K）

本数据集包含多项选择题（Multiple Choice Question，MCQ）问答对。

本数据集共包含3个测试文件，按生成方式分类如下：
test1.csv：来自教程等渠道的手动采集数据
test2.csv：从性能分析工具Codee的官方文档中爬取的数据
test3.csv：ChatGPT生成的多项选择题（需优化格式并随机化答案选项）

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: HPCPerfOpt (HPC Performance Optimization Benchmark)

数据集配置

• 配置名称: mcq-single

数据集分割

• 分割名称: test

数据集描述

• 描述: 包含多选题答案对的数据集。
• 测试文件:
  • test1.csv: 手动从教程等收集的数据
  • test2.csv: 从Codee文档中抓取的数据
  • test3.csv: ChatGPT生成的多选题（需更新格式并随机化答案）

数据集标签

• 任务类别: 问答
• 标签: 代码
• 大小类别: n<1K