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中文测试集包含由BELLE项目产生的不同指令类型、不同领域的测试集，总共有12个指令类型。在我们两篇论文中Towards Better Instruction Following Language Models for Chinese: Investigating the Impact of Training Data and Evaluation和 A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model 我们将数学和代码任务重新分类为other。主要原因是考虑到数学在某些层面上面可以认为是QA类别，code可以认为是generation。但是考虑到这两个类别又需要很强的COT能力与其它类别有明显的区别，我们在论文里将math和code划分成other类别。

我们对测试集做了相关的数据分析，包括类别分布，每个类别的指令的字数长度，以及指令的词语分布（我们去掉了一些如“问题”“句子”等词）

其中包含1k测试集，其中涵盖多个类别。需要说明的是，该测试集是本项目中的相关论文中的测试集的一个子集。 请注意，有一些类型的问题，例如generation，rewrite，brainstorming，不需要标准答案，所以std_answer为空。

测试集使用统一的字段：

"question": "指令"
"class": "类型"
"std_answer": "标准答案"

样例如下：

{
  "question": "将以下句子翻译成英语:我想学一门新语言，法语听起来很有趣。",
  "class": "translation",
  "std_answer": "I want to learn a new language and French sounds interesting."
}

其中包含针对每一个类别的测试数据所对应的prompt，通过该类prompt整合eval_set.json中的测试用例，调用ChatGPT或者GPT-4得到评分结果。

字段如下：

"class": "类型"
"prompt": "测试prompt"

样例如下：

{
  "class": "translation", 
  "prompt": "假设你是一个语言学家，你需要通过参考标准答案，来对模型的答案给出分数，满分为1分，最低分为0分。请按照\"得分:\"这样的形式输出分数评价标准要求翻译过后的句子保持原有的意思，并且翻译过后的句子越通顺分数越高。",
}

使用eval_set.json和eval_prompt.json文件，运行下面代码生成ChatGPT评估html文件“ChatGPT_Score.html” 大家可以按照对应数据格式在eval_set.json中增加测试用例，或者修改eval_prompt中的测试prompt

python generation_html.py 

感谢GPT4，这个html是在GPT4的帮助下完成的代码工作。

使用浏览器打开ChatGPT_Score.html。使用时，有以下几个注意点：

1）请输入您的API_KEY，保证能正常访问openai的服务。

2）然后请选择问题，每一次选择问题后，会默认复制到您的剪切板，从而方便去调用其他模型得到回答。

3）输入你的回答，点击“获取得分”等待返回ChatGPT的得分。