enviroscientist/EnviroExam

EnviroExam数据集聚焦于哈尔滨工业大学环境科学课程中的42门核心课程，通过GPT-4和Claude生成初始问题，并经过人工校对和精炼，最终包含936个有效选择题。数据集用于评估大型语言模型在环境科学知识上的表现，提供了零样本和五样本的准确率评分。

原始信息汇总

数据集概述

名称: EnviroExam

许可证: MIT

任务类别:

• 文本分类
• 问答
• 零样本分类

语言: 中文

大小类别: 小于1K

美观名称: enviroexam

标签: 环境

数据集内容

核心课程覆盖: EnviroExam 包含哈尔滨工业大学环境科学课程中的42门核心课程，这些课程是从本科、硕士和博士课程的141门课程中筛选出来的，排除了通用、重复和实践课程。

问题生成: 初始问题草案通过GPT-4和Claude生成，结合定制的提示。经过人工校对和修订，最终形成了1,290个多项选择题。

有效问题数量: 经过最终校对和修订，保留了936个有效问题。

评分方法

基础: 使用准确性作为评分基础。

综合指标计算:

1. 平均分计算: 计算大型语言模型在所有测试上的平均分。
2. 标准差计算: 计算所有测试分数相对于平均分的标准差。
3. 变异系数计算: 计算标准差与平均分的比率，用于衡量分数的相对分散程度。
4. 原始复合指数计算: 定义原始复合指数为平均分和变异系数的函数。

数据集下载

下载方式: 通过Git克隆或直接使用浏览器打开链接下载zip文件。

链接: EnviroExam数据集下载

引用信息

论文:

@misc{huang2024enviroexam, title={EnviroExam: Benchmarking Environmental Science Knowledge of Large Language Models}, author={Yu Huang and Liang Guo and Wanqian Guo and Zhe Tao and Yang Lv and Zhihao Sun and Dongfang Zhao}, year={2024}, eprint={2405.11265}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }