ganglii/8B_arc_challenge_n10

该数据集是一个用于问答或文本生成任务的数据集，包含提示、问题、答案以及生成的文本序列。每个样本包括生成文本的平均词元对数概率、序列长度和序列对数概率，同时提供了真实或参考生成文本的对应指标。数据集分为训练集，包含1119个样本，总大小约为13.8 MB。This dataset is designed for question answering or text generation tasks, containing prompts, questions, answers, and generated text sequences. Each sample includes average token log probability, sequence length, and sequence log probability for generated texts, along with corresponding metrics for ground truth or reference generations. The dataset is split into a training set with 1119 examples and a total size of approximately 13.8 MB.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于ARC Challenge数据集构建，选取其中具有挑战性的科学推理问题，并为每个问题生成10个候选回答。通过采样大语言模型（8B参数规模）的输出，收集了模型对同一问题的多次生成结果，并记录每一条生成文本的token级别平均对数概率、序列长度及序列对数概率等细粒度信息。同时，保留每个问题对应的标准答案及其对应的模型概率统计，形成包含prompt、问题、正确答案与模型生成结果的多层次数据结构，以支持对模型推理过程与输出质量的深入分析。

特点

数据集共包含1119条训练样本，每条样本不仅存储了原始问题与标准答案，还提供了模型输出的多个候选回答及其概率评估指标。其独特之处在于同时记录了模型对每个生成文本的置信度（如平均对数概率）和序列长度，使得研究者能够从概率分布和语义长度两个维度剖析模型的生成行为。此外，标准答案的对应概率数据也被纳入，便于对比模型输出与真实答案之间的概率差异，从而评估模型在科学推理任务上的校准性与可靠性。

使用方法

该数据集适用于评估和诊断大语言模型在科学推理任务上的表现，尤其适合分析模型对同一问题多次生成结果的稳定性与多样性。用户可通过比较各生成文本的序列对数概率与标准答案的对数概率，研究模型正确与错误输出在置信度上的差异。此外，基于10次生成结果，可计算模型输出的自洽性指标，或利用平均对数概率筛选高置信度回答，进而优化提示策略或微调模型。数据集以HuggingFace格式存储，可通过加载train分片直接使用。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）的快速发展中，评估其推理能力已成为衡量模型性能的关键指标。ARC（AI2 Reasoning Challenge）数据集由艾伦人工智能研究所（AI2）创建，专注于测试模型的科学常识推理能力，自2018年发布以来，广泛用于衡量语言模型在学术知识问答上的表现。8B_arc_challenge_n10数据集专为8B参数的模型设计，聚焦于ARC Challenge子集，通过为每个问题生成10个候选答案并记录其对数概率与序列长度等细粒度特征，旨在深入探究模型在复杂推理任务中的行为模式。该数据集的诞生为研究低资源模型在常识推理上的局限性提供了标准化工具，对推动自然语言理解领域的发展具有重要影响。

当前挑战

当前数据集面临的核心挑战在于领域问题的复杂性：ARC Challenge子集问题需要跨学科的科学知识与多步推理，对小型模型而言，准确筛选正确答案极具难度。构建过程中，需要针对同一问题生成多样化的候选答案以评估模型的判别能力，这要求高精度的采样策略与大规模计算资源；同时，精确记录每个生成序列的对数概率和长度等元数据，以支持后续的可靠性分析，对数据清洗与格式标准化提出了严格考验。此外，确保生成的候选答案覆盖错误与正确答案，从而有效模拟模型的真实决策过程，是保证数据集质量与鲁棒性的关键难题。

常用场景

经典使用场景

8B_arc_challenge_n10数据集是基于ARC（AI2 Reasoning Challenge）挑战集构建的评测基准，专门用于评估大规模语言模型在复杂科学推理任务上的表现。该数据集通过精心设计的科学问答对，每个问题配备10个模型生成的候选答案及其对应的对数概率、序列长度等细粒度信息，使得研究者能够深入分析模型在多项选择推理中的行为模式。其经典使用场景涵盖零样本推理能力测试、生成答案的概率校准研究，以及跨模型推理策略的比较分析，为理解语言模型的知识边界和推理局限性提供了标准化的测试平台。

解决学术问题

该数据集系统地解决了自然语言处理领域中两个核心学术难题：一是如何量化评估语言模型在复杂科学推理任务中的真实能力，而非简单依赖表面模式匹配；二是如何通过生成答案的对数概率和序列长度等元信息，揭示模型在推理过程中的置信度分布与错误模式。其意义在于推动了从简单准确率评测向细粒度推理行为分析的范式转变，为研究者提供了诊断模型逻辑漏洞、识别知识盲区以及改进推理机制的关键工具，对构建真正具备科学推理能力的智能系统具有深远影响。

衍生相关工作

基于8B_arc_challenge_n10数据集，衍生出多项具有影响力的研究工作：包括利用生成答案的序列对数概率分布进行模型不确定性量化的方法，通过比较正确与错误答案的token级概率差异来识别推理瓶颈的技术，以及结合候选答案多样性进行模型校准误差分析的理论框架。这些工作进一步催生了如概率校准增强训练、对抗性推理样本生成等实用技术，不仅深化了对语言模型推理机制的理解，还为构建更可靠、可解释的科学AI系统奠定了方法论基础。