LLM-Math

基于 math-evaluation-harness 改造的 plug-and-play 数学评测包.

Usage

1. set_seed(seed)

   设置全局种子.

2. basic_check(A, B)

   检查 A, B 两个纯数学表达式是否一致，返回 True / False.

3. check(prompt_type, data_name, target, pred)

   检查 pred 是否与 target 一致，返回 True / False. target 即为数据集的某一行.

4. engine = MathEval(model_path, args)

   加载模型，args 为加载参数，见 vllm.LLM.

5. engine.set_sampling_args(args)

   设定推理参数，再次使用该命令可更新参数，见 vllm.SamplingParams.

6. results = engine.generate(inputs)

   进行批量推理.

7. results = engine.chat(messages)

   进行单次对话.

8. engine.test(datasets=["gsm8k", "math"], prompt_type="direct", args)

   进行评测. 可用的参数：

   prompt_type="cot": prompt 的类型设置.

   split="test": 测试集的选取.

   num_test_sample=-1, 随机选取进行测试的数量.

   shuffle=True, 是否随机打乱测试集.

   save_outputs=True, 是否保存模型输出.

• 支持的 prompt 类型: tool-integrated, direct, cot, pal, self-instruct, self-instruct-boxed, tora, wizard_zs, platypus_fs, deepseek-math, kpmath.

• 支持的数据集: gsm8k, math, svamp, asdiv, mawps, tabmwp, mathqa, mmlu_stem, sat_math.

Notes

• 模型需支持 vLLM.

• 在 set_sampling_args 中设定的 stop_word 在 test 中不起作用.

• 由于设置全局种子也会设定模型加载和推理的种子，所以模型加载和推理时不需要再次设定种子.

• tensor_parallel_size 默认设为 torch.cuda.device_count().