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# LLM_Evaluator
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A simple program to evaluate large language model.
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## Recommend Requirements
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- Python 3.8
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- torch 1.13.1+cu117
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- transformers 4.33.2
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- accelerate 0.26.1
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- tqdm 4.66.1
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- openai 0.28
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## 需求其余文件
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- 请下载[GLM模型](https://hf-mirror.com/THUDM/chatglm-6b)并放置于到`./THUDM/chatglm-6b`文件夹下
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- 请下载[GLM2模型](https://hf-mirror.com/THUDM/chatglm2-6b)并放置于到`./THUDM/chatglm2-6b`文件夹下
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- 微调后的lora模型可放置于`./lora`文件夹下，可应用于ChatGLM2
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- 微调后的ptuning模型可放置于`./ptuning`文件夹下，可应用于ChatGLM
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- 训练数据按照C-Eval格式，放置于`./data`文件夹下，文件命名和`eval.py`中的`subject_name`相关
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- 相较于C-Eval的数据集，代码添加了'qa'的数据集，放置于`./data/qa`文件夹下，为非选择题的问答数据集。
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## Run
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```bash
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python eval.py --model_name chatglm --cuda_device 0 --finetune ptuning1
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```
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## Arguments
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- `--model_name`: 模型名称，可选`chatglm`、`chatglm2`
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- `--cuda_device`: GPU编号
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- `--finetune`: 微调模型名称，为放置于`lora/ptuning`文件夹下的文件夹名
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- `--few_shot`: 使用少量数据进行微调（可选）
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- `--ntrain`: 少量数据的数量（可选）
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- `--cot`: 使用思维链（可选）
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