ZIQI-Eval|音乐评估数据集|大型语言模型数据集

ZIQI-Eval是由武汉大学信息管理学院创建的大型音乐评估基准，专为评估大型语言模型（LLMs）的音乐相关能力而设计。该数据集包含14,244个精心策划的数据条目，涵盖10个主要类别和56个子类别，涉及音乐理论、作曲、流派、乐器等多个方面。数据集的创建过程整合了国际音乐文献数据库（RILM）和多种学术资源，确保了数据的广泛性和深度。ZIQI-Eval的应用领域主要集中在评估和提升LLMs在音乐理解和生成方面的能力，旨在解决当前LLMs在音乐领域表现不足的问题。

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数据集介绍

构建方式

ZIQI-Eval数据集的构建方式是综合了多个音乐领域的知识，包括音乐理论、作曲、流派、乐器以及历史背景等方面。数据集包含了来自多个来源的内容，如音乐文献数据库Répertoire International de Littérature Musicale (RILM)、The New Grove Dictionary of Music and Musicians等。数据集分为两部分：音乐理解题库和音乐生成题库。音乐理解题库包含了10个大类和56个子类，共有超过14,000个数据条目。这些题目涵盖了从流行音乐、摇滚音乐、蓝调到女性音乐等各个主题。音乐生成题库包含了200个问题，用于测试音乐续写的技能。

特点

ZIQI-Eval数据集的特点是全面性和多样性。它涵盖了音乐领域的多个方面，包括音乐理论、作曲、流派、乐器以及历史背景等。数据集包含了来自多个来源的内容，如音乐文献数据库Répertoire International de Littérature Musicale (RILM)、The New Grove Dictionary of Music and Musicians等。数据集的设计旨在突出女性音乐作曲家的贡献，纠正了历史文献中存在的性别不平等现象。此外，数据集还采用了多选题的形式，方便进行评估。

使用方法

使用ZIQI-Eval数据集时，可以将音乐知识或乐谱的前半部分作为输入，并提供四个选项，让LLM选择正确的答案并提供有意义的解释。这样可以评估LLM的音乐理解和生成能力。数据集的评估标准包括准确率、精确率、召回率和F1分数。通过这些指标，可以全面评估LLM在音乐领域的表现。

背景与挑战

背景概述

音乐是人类文化的重要组成部分，随着大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的显著进展，评估其音乐能力成为一个日益重要的研究课题。ZIQI-Eval数据集正是为了填补这一空白而创建的。该数据集由武汉大学的李佳佳等人于2024年提出，旨在全面评估LLMs在音乐领域的理解与生成能力。ZIQI-Eval涵盖了广泛的音乐知识，包括音乐理论、作曲、流派、乐器和历史背景等10个主要类别和56个子类别，共计超过14,000个精心策划的数据条目。该数据集的创建不仅为LLMs的音乐能力评估提供了一个标准化的框架，而且通过纳入女性音乐作曲家的内容，纠正了历史文献中存在的性别不平等现象，为音乐学术领域的进步和包容性做出了积极贡献。

当前挑战

尽管ZIQI-Eval为LLMs的音乐能力评估提供了一个全面和大规模的基准，但其结果也揭示了一些挑战。首先，所有LLMs在ZIQI-Eval基准上的表现均不佳，这表明LLMs的音乐理解与生成能力还有很大的提升空间。其次，LLMs的音乐能力存在性别、种族和地区偏见。例如，超过35%的LLMs在音乐能力方面表现出偏见，其中地区偏见最为严重。此外，LLMs在音乐生成方面的能力还有待提高。尽管一些LLMs在音乐理解方面表现出色，但它们的音乐生成能力仍然需要改进。最后，LLMs的指令遵循能力与其音乐能力之间没有直接联系。一些LLMs可能在精度方面得分很高，但它们在有效地理解和生成音乐方面却很困难。

常用场景

经典使用场景

在音乐领域，ZIQI-Eval数据集被广泛用于评估大型语言模型（LLM）的音乐理解能力和生成能力。该数据集包含多个类别和子类别的问题，涵盖了音乐理论、作曲、流派、乐器和历史背景等方面，使得LLM能够接受关于音乐知识的问题并选择正确的答案，或者根据输入的旋律选择最匹配的旋律续写片段。通过这种方式，ZIQI-Eval为研究者提供了一个全面的音乐评估框架，以评估LLM在音乐领域的综合能力。

实际应用

ZIQI-Eval数据集的实际应用场景包括音乐教育、音乐创作和音乐推荐。在教育领域，该数据集可以用于评估学生在音乐方面的知识水平和理解能力，帮助他们更好地学习音乐。在创作领域，LLM可以根据ZIQI-Eval提供的问题和答案，生成新的音乐作品。在推荐领域，LLM可以根据用户对音乐的知识和偏好，推荐他们可能喜欢的音乐。

衍生相关工作

ZIQI-Eval数据集的提出促进了相关领域的研究。例如，研究人员可以基于ZIQI-Eval构建更先进的音乐评估模型，或者探索LLM在音乐领域的其他应用。此外，ZIQI-Eval还引发了关于LLM在音乐领域应用潜力的讨论，为未来的研究方向提供了启示。