OpenCompass ：大模型评测实战
简介
OpenCompass介绍
上海人工智能实验室科学家团队正式发布了大模型开源开放评测体系 “司南” (OpenCompass2.0)，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。其主要特点如下：
开源可复现：提供公平、公开、可复现的大模型评测方案
全面的能力维度：五大维度设计，提供 70+ 个数据集约 40 万题的的模型评测方案，全面评估模型能力
丰富的模型支持：已支持 20+ HuggingFace 及 API 模型
分布式高效评测：一行命令实现任务分割和分布式评测，数小时即可完成千亿模型全量评测
多样化评测范式：支持零样本、小样本及思维链评测，结合标准型或对话型提示词模板，轻松激发各种模型最大性能
灵活化拓展：想增加新模型或数据集？想要自定义更高级的任务分割策略，甚至接入新的集群管理系统？OpenCompass 的一切均可轻松扩展！
评测对象
本算法库的主要评测对象为语言大模型与多模态大模型。我们以语言大模型为例介绍评测的具体模型类型。
基座模型：一般是经过海量的文本数据以自监督学习的方式进行训练获得的模型（如OpenAI的GPT-3，Meta的LLaMA），往往具有强大的文字续写能力。
对话模型：一般是在的基座模型的基础上，经过指令微调或人类偏好对齐获得的模型（如OpenAI的ChatGPT、上海人工智能实验室的书生·浦语），能理解人类指令，具有较强的对话能力。
工具架构
模型层：大模型评测所涉及的主要模型种类，OpenCompass 以基座模型和对话模型作为重点评测对象。
能力层：OpenCompass 从本方案从通用能力和特色能力两个方面来进行评测维度设计。在模型通用能力方面，从语言、知识、理解、推理、安全等多个能力维度进行评测。在特色能力方面，从长文本、代码、工具、知识增强等维度进行评测。
方法层：OpenCompass 采用客观评测与主观评测两种评测方式。客观评测能便捷地评估模型在具有确定答案（如选择，填空，封闭式问答等）的任务上的能力，主观评测能评估用户对模型回复的真实满意度，OpenCompass 采用基于模型辅助的主观评测和基于人类反馈的主观评测两种方式。
工具层：OpenCompass 提供丰富的功能支持自动化地开展大语言模型的高效评测。包括分布式评测技术，提示词工程，对接评测数据库，评测榜单发布，评测报告生成等诸多功能。
OpenCompass 采取客观评测与主观评测相结合的方法。针对具有确定性答案的能力维度和场景，通过构造丰富完善的评测集，对模型能力进行综合评价。针对体现模型能力的开放式或半开放式的问题、模型安全问题等，采用主客观相结合的评测方式。
客观评测
针对具有标准答案的客观问题，我们可以我们可以通过使用定量指标比较模型的输出与标准答案的差异，并根据结果衡量模型的性能。同时，由于大语言模型输出自由度较高，在评测阶段，我们需要对其输入和输出作一定的规范和设计，尽可能减少噪声输出在评测阶段的影响，才能对模型的能力有更加完整和客观的评价。 为了更好地激发出模型在题目测试领域的能力，并引导模型按照一定的模板输出答案，OpenCompass 采用提示词工程 （prompt engineering）和语境学习（in-context learning）进行客观评测。 在客观评测的具体实践中，我们通常采用下列两种方式进行模型输出结果的评测：
判别式评测：该评测方式基于将问题与候选答案组合在一起，计算模型在所有组合上的困惑度（perplexity），并选择困惑度最小的答案作为模型的最终输出。例如，若模型在 问题? 答案1 上的困惑度为 0.1，在 问题? 答案2 上的困惑度为 0.2，最终我们会选择 答案1 作为模型的输出。
生成式评测：该评测方式主要用于生成类任务，如语言翻译、程序生成、逻辑分析题等。具体实践时，使用问题作为模型的原始输入，并留白答案区域待模型进行后续补全。我们通常还需要对其输出进行后处理，以保证输出满足数据集的要求。
主观评测
语言表达生动精彩，变化丰富，大量的场景和能力无法凭借客观指标进行评测。针对如模型安全和模型语言能力的评测，以人的主观感受为主的评测更能体现模型的真实能力，并更符合大模型的实际使用场景。 OpenCompass 采取的主观评测方案是指借助受试者的主观判断对具有对话能力的大语言模型进行能力评测。在具体实践中，我们提前基于模型的能力维度构建主观测试问题集合，并将不同模型对于同一问题的不同回复展现给受试者，收集受试者基于主观感受的评分。由于主观测试成本高昂，本方案同时也采用使用性能优异的大语言模拟人类进行主观打分。在实际评测中，本文将采用真实人类专家的主观评测与基于模型打分的主观评测相结合的方式开展模型能力评估。 在具体开展主观评测时，OpenComapss 采用单模型回复满意度统计和多模型满意度比较两种方式开展具体的评测工作。
在 OpenCompass 中评估一个模型通常包括以下几个阶段：配置 -> 推理 -> 评估 -> 可视化。
配置：这是整个工作流的起点。您需要配置整个评估过程，选择要评估的模型和数据集。此外，还可以选择评估策略、计算后端等，并定义显示结果的方式。
推理与评估：在这个阶段，OpenCompass 将会开始对模型和数据集进行并行推理和评估。推理阶段主要是让模型从数据集产生输出，而评估阶段则是衡量这些输出与标准答案的匹配程度。这两个过程会被拆分为多个同时运行的“任务”以提高效率，但请注意，如果计算资源有限，这种策略可能会使评测变得更慢。
可视化：评估完成后，OpenCompass 将结果整理成易读的表格，并将其保存为 CSV 和 TXT 文件。你也可以激活飞书状态上报功能，此后可以在飞书客户端中及时获得评测状态报告。 接下来，我们将展示 OpenCompass 的基础用法，展示书生浦语在
C-Eval基准任务上的评估。它们的配置文件可以在configs/eval_demo.py中找到。
一、OpenCompass 评测 internlm2-chat-1_8b 模型在 C-Eval 数据集上的性能
1. 环境安装
studio-conda -o internlm-base -t opencompass
source activate opencompass
git clone -b 0.2.4 https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .
pip install -r requirements.txt这里要注意，源码安装以后还是要进行以来安装的，课程内容有点小问题，如果不安装的话，后面就会一直报依赖错误，很麻烦的！
2. 数据准备
解压评测数据集到 data/ 处
cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip OpenCompassData-core-20231110.zip3. 查看支持的数据集和模型
解压完数据以后，我们可以列出所有跟 InternLM 及 C-Eval 相关的配置
python tools/list_configs.py internlm ceval+----------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+
| Model | Config Path |
|----------------------------------------+----------------------------------------------------------------------|
| hf_internlm2_1_8b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_1_8b.py |
| hf_internlm2_20b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_20b.py |
| hf_internlm2_7b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_7b.py |
| hf_internlm2_base_20b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_base_20b.py |
| hf_internlm2_base_7b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_base_7b.py |
| hf_internlm2_chat_1_8b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_1_8b.py |
| hf_internlm2_chat_1_8b_sft | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_1_8b_sft.py |
| hf_internlm2_chat_20b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_20b.py |
| hf_internlm2_chat_20b_sft | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_20b_sft.py |
| hf_internlm2_chat_20b_with_system | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_20b_with_system.py |
| hf_internlm2_chat_7b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_7b.py |
| hf_internlm2_chat_7b_sft | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_7b_sft.py |
| hf_internlm2_chat_7b_with_system | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_7b_with_system.py |
| hf_internlm2_chat_math_20b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_math_20b.py |
| hf_internlm2_chat_math_20b_with_system | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_math_20b_with_system.py |
| hf_internlm2_chat_math_7b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_math_7b.py |
| hf_internlm2_chat_math_7b_with_system | configs/models/hf_internlm/hf_internlm2_chat_math_7b_with_system.py |
| hf_internlm_20b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm_20b.py |
| hf_internlm_7b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm_7b.py |
| hf_internlm_chat_20b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm_chat_20b.py |
| hf_internlm_chat_7b | configs/models/hf_internlm/hf_internlm_chat_7b.py |
| hf_internlm_chat_7b_8k | configs/models/hf_internlm/hf_internlm_chat_7b_8k.py |
| hf_internlm_chat_7b_v1_1 | configs/models/hf_internlm/hf_internlm_chat_7b_v1_1.py |
| internlm_7b | configs/models/internlm/internlm_7b.py |
| lmdeploy_internlm2_chat_20b | configs/models/hf_internlm/lmdeploy_internlm2_chat_20b.py |
| lmdeploy_internlm2_chat_7b | configs/models/hf_internlm/lmdeploy_internlm2_chat_7b.py |
| ms_internlm_chat_7b_8k | configs/models/ms_internlm/ms_internlm_chat_7b_8k.py |
+----------------------------------------+----------------------------------------------------------------------+
+--------------------------------+------------------------------------------------------------------+
| Dataset | Config Path |
|--------------------------------+------------------------------------------------------------------|
| ceval_clean_ppl | configs/datasets/ceval/ceval_clean_ppl.py |
| ceval_contamination_ppl_810ec6 | configs/datasets/contamination/ceval_contamination_ppl_810ec6.py |
| ceval_gen | configs/datasets/ceval/ceval_gen.py |
| ceval_gen_2daf24 | configs/datasets/ceval/ceval_gen_2daf24.py |
| ceval_gen_5f30c7 | configs/datasets/ceval/ceval_gen_5f30c7.py |
| ceval_internal_ppl_1cd8bf | configs/datasets/ceval/ceval_internal_ppl_1cd8bf.py |
| ceval_ppl | configs/datasets/ceval/ceval_ppl.py |
| ceval_ppl_1cd8bf | configs/datasets/ceval/ceval_ppl_1cd8bf.py |
| ceval_ppl_578f8d | configs/datasets/ceval/ceval_ppl_578f8d.py |
| ceval_ppl_93e5ce | configs/datasets/ceval/ceval_ppl_93e5ce.py |
| ceval_zero_shot_gen_bd40ef | configs/datasets/ceval/ceval_zero_shot_gen_bd40ef.py |
+--------------------------------+------------------------------------------------------------------+4. 开始评测
评测之前为了避免报错带来的麻烦，请按照下面的命令进行操作：
# 安装缺失依赖
pip install protobuf
# 解决mkl-service + Intel(R) MKL MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1报错
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
#或
export MKL_THREADING_LAYER=GNU完成上述操作以后进行模型评测：
python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --tokenizer-path /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True --model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' --max-seq-len 1024 --max-out-len 16 --batch-size 2 --num-gpus 1 --debug完成评测以后，结果会被写入/root/opencompass/outputs/default/{时间戳}/summary/summary_{时间戳}.csv文件中。
至此，评测完成，回顾一下评测过程：环境准备一定要安装全依赖包，数据集要准备好，选择要评测的模型，最后开评测，评测完成会将评测结果写入大csv文件中。更多关于OpenCompass的使用可以看官方文档：https://opencompass.readthedocs.io/zh-cn
- 感谢你赐予我前进的力量
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