# SciQ ## 概述 SciQ 是一个众包的科学考试题目数据集,涵盖物理、化学、生物及其他科学领域。大多数题目包含支持性的证据段落。 ## 任务描述 - **任务类型**:科学问答(多项选择题) - **输入**:一道包含 4 个选项的科学问题 - **输出**:正确答案的字母(A、B、C 或 D) - **领域**:物理、化学、生物、地球科学等 ## 主要特点 - 众包收集的科学考试题目 - 覆盖多个科学领域 - 提供支持性证据段落 - 考察科学知识与推理能力 - 适用于科学理解能力评估 ## 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 - 在测试集(test 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** | `sciq` | | **数据集ID** | [extraordinarylab/sciq](https://modelscope.cn/datasets/extraordinarylab/sciq/summary) | | **论文** | N/A | | **标签** | `Knowledge`, `MCQ`, `ReadingComprehension` | | **指标** | `acc` | | **默认示例数量** | 0-shot | | **评估划分** | `test` | ## 数据统计 | 指标 | 值 | |--------|-------| | 总样本数 | 1,000 | | 提示词长度(平均) | 322.68 字符 | | 提示词长度(最小/最大) | 244 / 505 字符 | ## 样例示例 **子集**: `default` ```json { "input": [ { "id": "a30097af", "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,D.\n\nCompounds that are capable of accepting electrons, such as o 2 or f2, are called what?\n\nA) antioxidants\nB) Oxygen\nC) residues\nD) oxidants" } ], "choices": [ "antioxidants", "Oxygen", "residues", "oxidants" ], "target": "D", "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 sciq \ --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=['sciq'], limit=10, # 正式评估时请删除此行 ) run_task(task_cfg=task_cfg) ```