使用场景

研究人员使用ScholarQABench来评估他们开发的问答系统在计算机科学领域的性能。

教育工作者利用该平台来教授学生如何使用和评估语言模型在科学文献研究中的应用。

开发者用ScholarQABench来测试和改进他们的模型，以更好地服务于生物医学研究。

产品特色

提供ScholarQABench评估脚本和数据：包含多个领域的数据文件和评估脚本，用于测试LLMs的科学文献综合能力。

支持多个科学领域：包括计算机科学、生物医学、神经科学等多个领域的数据集，以评估模型在不同领域的应用效果。

提供详细的评估指标：包括准确性、引用完整性等，以全面评估模型性能。

支持模型推理后的评估：用户可以使用提供的脚本来评估自己模型的推理结果。

提供答案转换脚本：帮助用户将原始答案文件转换为评估所需的格式。

覆盖从短文生成到长文生成的评估：适用于不同类型的科学文献问题回答任务。

提供 Prometheus 评估：用于评估答案的组织、相关性和覆盖度。

使用教程

1. 访问ScholarQABench的GitHub页面并克隆或下载代码。

2. 根据README.md中的指南设置环境，包括创建虚拟环境和安装依赖。

3. 下载并准备所需的数据文件，这些文件包含测试案例和评估指标。

4. 运行模型推理，生成答案文件，确保文件格式符合评估要求。

5. 使用提供的评估脚本来评估模型性能，包括引用准确性和内容相关性。

6. 分析评估结果，根据反馈优化模型参数和性能。

7. 重复步骤4-6，直到模型性能达到满意水平。