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IQuiz
概述
IQuiz 是一个中文基准测试,用于评估 AI 模型在智商(IQ)和情商(EQ)问题上的表现。它通过多项选择题来测试逻辑推理、模式识别以及社会情感理解能力。
任务描述
- 任务类型:多项选择题问答
- 输入:中文问题及多个选项
- 输出:所选答案及解释(思维链,Chain-of-Thought)
- 语言:中文
主要特点
- 同时评估 IQ 和 EQ 能力
- 中文认知能力测评
- 多种难度级别
- 要求在选择答案的同时提供解释
- 测试逻辑推理与情感理解能力
评估说明
- 默认配置使用 0-shot 评估
- 主要指标:准确率(Accuracy)
- 子集:IQ(逻辑推理)和 EQ(情感智能)
- 使用中文思维链(Chain-of-Thought)提示模板
- 在 test 数据划分上进行评估
- 元数据包含难度级别信息
属性
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 基准测试名称 | iquiz |
| 数据集 ID | AI-ModelScope/IQuiz |
| 论文 | N/A |
| 标签 | Chinese, Knowledge, MCQ |
| 指标 | acc |
| 默认示例数 | 0-shot |
| 评估数据划分 | test |
数据统计
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 总样本数 | 120 |
| 提示词长度(平均) | 248.31 字符 |
| 提示词长度(最小/最大) | 146 / 394 字符 |
各子集统计数据:
| 子集 | 样本数 | 提示平均长度 | 提示最小长度 | 提示最大长度 |
|---|---|---|---|---|
IQ |
40 | 194.5 | 146 | 323 |
EQ |
80 | 275.21 | 219 | 394 |
样例示例
子集: IQ
{
"input": [
{
"id": "748f2700",
"content": "回答下面的单项选择题,请选出其中的正确答案。你的回答的最后一行应该是这样的格式:\"答案:[LETTER]\"(不带引号),其中 [LETTER] 是 A,B,C,D 中的一个。请在回答前进行一步步思考。\n\n问题:天气预报说本周星期三会下雨,昨天果然下雨了,今天星期几?\n选项:\nA) 星期一\nB) 星期二\nC) 星期三\nD) 星期四\n"
}
],
"choices": [
"星期一",
"星期二",
"星期三",
"星期四"
],
"target": "D",
"id": 0,
"group_id": 0,
"metadata": {
"level": 1
}
}
提示模板
提示模板:
回答下面的单项选择题,请选出其中的正确答案。你的回答的最后一行应该是这样的格式:"答案:[LETTER]"(不带引号),其中 [LETTER] 是 {letters} 中的一个。请在回答前进行一步步思考。
问题:{question}
选项:
{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 iquiz \
--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=['iquiz'],
dataset_args={
'iquiz': {
# subset_list: ['IQ', 'EQ'] # 可选,用于评估特定子集
}
},
limit=10, # 正式评估时请删除此行
)
run_task(task_cfg=task_cfg)