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Keep K3 suite selection and report-schema scoring in bash, merge K3/vision dataset_args into dpv4 yamls, and pin EvalScope at 735d920ee911 with local patches. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# CharXiv
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## 概述
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CharXiv 是 NeurIPS 2024 提出的一个全面的图表理解基准测试，用于评估多模态大语言模型在来自 arXiv 论文的真实科学图表上的表现。该基准同时考察模型对图表元素的底层感知能力（描述性任务）和对图表数据的高层推理能力。
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## 任务描述
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- **任务类型**：图表理解（描述性 + 推理性）
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- **输入**：科学图表图像 + 问题
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- **输出**：自由格式文本答案
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- **领域**：cs、physics、math、eess、q-bio、q-fin、stat、econ
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## 主要特点
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- 包含来自 8 个学科 arXiv 论文的 2,323 张真实科学图表
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- 两种问题类型：
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- **描述性**（每张图表 4 个）：基础元素识别（标题、坐标轴、图例、趋势等）
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- **推理型**（每张图表 1 个）：需要数据综合的高阶推理
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- 19 种描述性问题模板，涵盖信息提取、枚举、模式识别、计数和组合性任务
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- 4 种推理答案类型：图表内文本、通用文本、图表内数值、通用数值
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- 验证集（1,000 张图表）和测试集（1,323 张图表）
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- 依据官方 CharXiv 评分协议，通过 LLM 作为评判器进行评估
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## 评估说明
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- 默认评估使用 **验证集**（1,000 张图表，5,000 个问题）
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- 每张图表生成 5 个样本：4 个描述性 + 1 个推理型
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- 主要指标：通过 LLM-as-judge 计算的 **准确率（Accuracy）**
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- 子集划分：`descriptive` 和 `reasoning`（也可按类别细分）
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- 需通过 `judge.models` 配置 LLM 评判器
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- [论文](https://arxiv.org/abs/2406.18521) | [GitHub](https://github.com/princeton-nlp/CharXiv)
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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|----------|-------|
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| **基准测试名称** | `charxiv` |
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| **数据集ID** | [princeton-nlp/CharXiv](https://modelscope.cn/datasets/princeton-nlp/CharXiv/summary) |
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| **论文** | [Paper](https://arxiv.org/abs/2406.18521) |
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| **标签** | `MultiModal`, `QA`, `Reasoning` |
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| **指标** | `accuracy` |
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| **默认示例数量** | 0-shot |
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| **评估划分** | `validation` |
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## 数据统计
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*统计数据暂不可用。*
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## 样例示例
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**子集**: `descriptive`
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```json
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{
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"input": [
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{
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"id": "dd588b4d",
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"content": [
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{
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"image": "[BASE64_IMAGE: jpeg, ~70.0KB]"
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},
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{
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"text": "For the current plot, what is the spatially highest labeled tick on the y-axis?\n* Your final answer should be the tick value on the y-axis that is explicitly written. Ignore units or scales that are written separately from the tick."
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}
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]
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}
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],
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"target": "60",
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"id": 0,
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"group_id": 0,
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"subset_key": "descriptive",
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"metadata": {
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"question_type": "descriptive",
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"question_id": 7,
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"category": "cs",
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"original_id": "2004.10956"
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}
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}
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```
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## 提示模板
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*未定义提示模板。*
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## 使用方法
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### 通过 CLI 使用
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets charxiv \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 通过 Python 使用
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['charxiv'],
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limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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run_task(task_cfg=task_cfg)
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```
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