# SIQA ## 概述 SIQA(Social Interaction QA)是一个用于评估社会常识智能的基准测试,旨在衡量模型对人类行为及其社会影响的理解能力。与侧重于物理知识的基准不同,SIQA 专注于对人类行为的推理。 ## 任务描述 - **任务类型**:社会常识推理 - **输入**:包含社交情境的上下文、一个问题以及三个选项 - **输出**:最符合社会规范的答案(A、B 或 C) - **重点**:人类行为、动机及其社会影响 ## 主要特点 - 测试社会智能与情感理解能力 - 问题围绕人类行为及其后果展开 - 涵盖动机、反应和社会规范 - 包含超过 33,000 个众包问答对 - 需要对人类心理进行推理 ## 评估说明 - 默认配置使用 **0-shot** 评估 - 使用简单的多项选择提示方式 - 在验证集(validation split)上进行评估 - 使用简单准确率(accuracy)作为评估指标 ## 属性 | 属性 | 值 | |----------|-------| | **基准测试名称** | `siqa` | | **数据集 ID** | [extraordinarylab/siqa](https://modelscope.cn/datasets/extraordinarylab/siqa/summary) | | **论文** | N/A | | **标签** | `Commonsense`, `MCQ`, `Reasoning` | | **指标** | `acc` | | **默认示例数量** | 0-shot | | **评估划分** | `validation` | ## 数据统计 | 指标 | 值 | |--------|-------| | 总样本数 | 1,954 | | 提示词长度(平均) | 289.05 字符 | | 提示词长度(最小/最大) | 242 / 509 字符 | ## 样例示例 **子集**: `default` ```json { "input": [ { "id": "8d09aab2", "content": "Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of A,B,C.\n\nWhat does Tracy need to do before this?\n\nA) make a new plan\nB) Go home and see Riley\nC) Find somewhere to go" } ], "choices": [ "make a new plan", "Go home and see Riley", "Find somewhere to go" ], "target": "C", "id": 0, "group_id": 0, "metadata": {} } ``` ## 提示模板 **提示模板:** ```text Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of {letters}. {question} {choices} ``` ## 使用方法 ### 使用 CLI ```bash evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets siqa \ --limit 10 # 正式评估时请删除此行 ``` ### 使用 Python ```python from evalscope import run_task from evalscope.config import TaskConfig task_cfg = TaskConfig( model='YOUR_MODEL', api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL', api_key='EMPTY_TOKEN', datasets=['siqa'], limit=10, # 正式评估时请删除此行 ) run_task(task_cfg=task_cfg) ```