2026-07-08 08:57:50 +00:00

3.2 KiB
Raw Permalink Blame History

HellaSwag

概述

HellaSwag 是一个用于评估常识性自然语言推理的基准测试专门测试模型完成描述日常情境句子的能力。该数据集采用对抗性过滤adversarial filtering方法生成具有挑战性的干扰项这些干扰项在语法上正确但在语义上不合理。

任务描述

  • 任务类型:多项选择题句子补全
  • 输入:描述某项活动或情境的上下文
  • 输出:从 4 个选项A、B、C、D中选择最合理的后续内容
  • 领域:日常活动与常识场景

主要特点

  • 包含 70,000 多个问题,用于测试基于现实情境的常识推理能力
  • 上下文来源于 ActivityNet 和 WikiHow
  • 错误选项经过对抗性过滤处理
  • 要求理解典型事件序列
  • 测试物理常识与社会常识推理能力

评估说明

  • 默认配置使用 0-shot 评估方式
  • 在验证集validation split上进行评估
  • 已对选项结尾进行预处理,清除格式化伪影
  • 上下文由 ctx_actx_b 字段拼接而成
  • 元数据中包含活动标签,可用于分析

属性

属性
基准测试名称 hellaswag
数据集ID evalscope/hellaswag
论文 N/A
标签 Commonsense, Knowledge, MCQ
指标 acc
默认示例数量 0-shot
评估划分 validation

数据统计

指标
总样本数 10,042
提示词长度(平均) 767.6 字符
提示词长度(最小/最大) 329 / 1655 字符

样例示例

子集: default

{
  "input": [
    {
      "id": "18df47e2",
      "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\nA man is sitting on a roof. He\n\nA) is using wrap to wrap a pair of skis.\nB) is ripping level tiles off.\nC) is holding a rubik's cube.\nD) starts pulling up roofing on a roof."
    }
  ],
  "choices": [
    "is using wrap to wrap a pair of skis.",
    "is ripping level tiles off.",
    "is holding a rubik's cube.",
    "starts pulling up roofing on a roof."
  ],
  "target": "D",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "metadata": {
    "activity_label": "Roof shingle removal"
  }
}

提示模板

提示模板:

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

使用命令行CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets hellaswag \
    --limit 10  # 正式评估时请删除此行

使用 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=['hellaswag'],
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)