m-a-p/CHC-Bench|中文理解评估数据集|多学科基准数据集

CHC-Bench是一个多学科的中文难点基准测试数据集，收集了来自不同来源的问题，包括写作、人文与历史、科学、数学、阅读理解、角色扮演和中文理解的难点。该数据集用于评估模型在理解和执行中文指令方面的能力，评估标准不仅包括准确性，还包括有用性、相关性、深度、创造性和详细程度。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• CHC-Bench

数据集特征

• source：数据来源，类型为字符串。
• category：数据类别，类型为字符串。
• type：数据类型，类型为字符串。
• multi_choice：多选题，类型为字符串。
• query：查询，类型为字符串。

数据集分割

• coding：包含20个示例，总字节数为8898。
• hard_case：包含37个示例，总字节数为13088。
• math：包含34个示例，总字节数为8631。
• science：包含20个示例，总字节数为7791。
• read_compre：包含30个示例，总字节数为46654。
• social：包含20个示例，总字节数为4971。
• roleplaying：包含20个示例，总字节数为13851。
• writting：包含33个示例，总字节数为9383。

数据集大小

• 下载大小：111405字节
• 数据集大小：113267字节

许可证

• apache-2.0

任务类别

• text2text-generation

大小类别

• n<1K

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CHC-Bench数据集的构建基于多学科的复杂性，汇集了来自不同来源的难题，如ziya、gaokao和CIF-Bench等。这些难题涵盖了写作、人文历史、科学、数学、阅读理解、角色扮演以及汉语理解等多个领域。通过精心挑选和整合，CHC-Bench旨在提供一个全面的汉语指令理解和遵循评估基准，以测试模型在复杂情境下的表现。

特点

CHC-Bench数据集的显著特点在于其多学科性和复杂性。它不仅包含了广泛的知识领域，还特别强调了汉语理解和应用的难度。此外，数据集的评估方法超越了简单的准确性，考虑了答案的有用性、相关性、深度、创造性和细节水平，从而提供了对模型响应质量的全面评估。

使用方法

CHC-Bench数据集主要用于评估和提升模型在多学科复杂任务中的表现。用户可以通过加载数据集的各个子集，如coding、hard_case、math等，来测试模型在特定领域的能力。评估过程中，建议使用GPT-4等高级模型进行评分，以确保评估结果的准确性和全面性。数据集的详细使用方法和评估标准可在相关文献和GitHub页面中找到。

背景与挑战

背景概述

CHC-Bench数据集由m-a-p团队开发，旨在构建一个多学科的中文难题基准，以评估模型在复杂中文指令理解和生成方面的能力。该数据集汇集了来自不同来源的难题，如ziya、gaokao和CIF-Bench，涵盖写作、人文历史、科学、数学、阅读理解、角色扮演及中文理解等类别。CHC-Bench的创建不仅为中文自然语言处理领域提供了一个全面的评估工具，还推动了对小规模模型在复杂任务中表现的深入研究。

当前挑战

CHC-Bench数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，难题的多样性和复杂性要求数据集在设计上具备高度的灵活性和覆盖面。其次，评估模型的响应质量不仅依赖于准确性，还需考虑实用性、相关性、深度、创造性和细节水平，这增加了评估标准的复杂性。此外，数据集的构建还需确保数据来源的可靠性和多样性，以避免偏见和局限性。最后，如何在有限的参数模型中实现高效且准确的评估，也是该数据集面临的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，CHC-Bench数据集被广泛用于评估和提升模型在多学科复杂任务中的表现。其经典使用场景包括但不限于：通过提供多样化的中文问题，如写作、历史、科学、数学、阅读理解等，来测试和训练模型在不同领域的理解和生成能力。这种跨学科的评估方法有助于揭示模型在特定领域中的优势和不足，从而为模型的进一步优化提供依据。

实际应用

在实际应用中，CHC-Bench数据集被用于开发和测试教育领域的智能辅助系统。例如，通过分析模型在数学、科学等学科中的表现，教育科技公司可以设计出更有效的学习工具和评估系统。此外，该数据集还被用于开发跨文化交流工具，帮助用户更好地理解和生成中文内容，从而促进国际间的文化交流和合作。

衍生相关工作

基于CHC-Bench数据集，研究人员开发了一系列相关的经典工作。例如，通过分析模型在不同学科中的表现，研究者们提出了新的模型优化策略，以提升模型在特定领域中的表现。此外，该数据集还激发了关于跨学科评估方法的研究，推动了自然语言处理技术在多学科应用中的进一步发展。这些衍生工作不仅丰富了学术研究的内涵，也为实际应用提供了有力的支持。