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import re
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def extract_score(response_text):
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response_text = str(response_text)
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# 提取评分
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pattern = [
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r"^评分为([1-5])分",
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r"评分：([1-5])分",
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r"评分为([1-5])",
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r"因此获得([1-5])分",
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r"([1-5])分",
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]
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score_list = []
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for p in pattern:
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if len(score_list) == 0:
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score_list = re.findall(p, response_text)
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else:
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break
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if len(score_list) == 0:
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return '3'
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return score_list[0]
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class LanguageModelScorer:
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def __init__(self):
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self.eval_mode = "accuracy"
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def mode(self, mode):
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# 判断模式是否合法
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if mode not in ["accuracy", "fluency", "diff"]:
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raise ValueError("Invalid mode. Must be one of 'accuracy', 'fluency' or 'diff'.")
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self.eval_mode = mode
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return self
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def score_with_llm(self, question, model_result, reference, origin_model_result=None):
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pass
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def generate_scoring_prompt(self, question, model_result, reference, origin_model_result=None):
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# 生成评分提示
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base_prompt = []
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if self.eval_mode == "accuracy":
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base_prompt = [{
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"role": "system",
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"content": "你是一个汽车领域专家，接下来将向你提供一个问题、一个参考答案和一个大模型生成的结果。"
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"请对比参考答案和大模型生成结果，从信息准确性的角度评分以下生成的结果，以评估其质量。满分为4分。"
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"信息的准确性应当被首要考虑，多余的未知真假的信息不应该带来加分。"
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"评分标准为：模型回答正确——4分。模型回答模糊，但部分准确——3分。"
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"模型无法给出解答，但明确表示无法解答——2分。模型给出错误或无法理解的回答/模型回答语句不完整——1分。"
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"回复格式为：理由：xxx。因此，评分为x分。"
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}]
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elif self.eval_mode == "fluency":
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base_prompt = [{
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"role": "system",
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|
"content": "你是一个汽车领域专家，接下来将向你提供一个问题、一个参考答案和一个大模型生成的结果。"
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"请从语言流畅度的角度评分大模型生成的结果，以评估其质量。满分为3分。"
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"评分标准为：模型回答流畅，符合日常语言习惯——3分。模型回答流畅，但存在突然中断等情况——2分。"
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"模型回答无条理，可能重复输出某些单词——1分。"
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|
"回复格式为：理由：xxx。因此，评分为x分。"
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}]
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elif self.eval_mode == "diff":
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base_prompt = [{
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"role": "system",
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"content": "你是一个汽车领域专家，接下来将向你提供一个问题、一个参考答案、一个大模型1生成的结果和一个大模型2生成的结果。"
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"请对比这些结果，判断大模型2的结果和大模型1哪个更好。满分为3分。"
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|
"信息的准确性应当被首要考虑，多余的未知真假的信息不应该带来加分。"
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"对比时请关注结果和参考答案的契合度。"
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"评分标准为：认为大模型2的结果更好——3分。认为两者结果持平——2分。"
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"认为大模型1的结果更好——1分。"
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|
"回复格式为：理由：xxx。因此，评分为x分。"
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}]
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if self.eval_mode == "diff":
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if origin_model_result is None:
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raise ValueError("The original model result is required in 'diff' mode.")
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prompt = base_prompt + [
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{
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"role": "user",
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|
"content": f"问题：{question}\n\n大模型1生成的结果：{origin_model_result}\n\n"
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f"大模型2生成的结果：{model_result}\n\n参考答案：{reference}"
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}
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|
]
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|
else:
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prompt = base_prompt + [
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|
{
|
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|
"role": "user",
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|
|
"content": f"问题：{question}\n\n生成的结果：{model_result}\n\n参考答案：{reference}"
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}
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]
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|
return prompt
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