数据集:

ought/raft-submission

数据集介绍文件清单

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RAFT提交模板

欢迎来到 RAFT benchmark ！RAFT是一个few-shot分类基准，用于测试语言模型的性能：

跨多个领域进行测试（文献综述，推特，客户互动等）
进行经济价值分类任务的测试（任务本身具有内在的重要性）
在类似部署的设置中进行测试（每个任务50个示例，允许信息检索，隐藏测试集）

您可以使用此存储库生成模板，以便在 the leaderboard 上提交您的预测进行评估。

快速入门

1. 在Hugging Face Hub上创建账号

首先，在Hugging Face Hub上创建账号。如果尚未创建，请访问 here 进行注册！

2. 在本地机器上创建一个模板存储库

接下来，您需要在本地机器上创建一个包含各种文件和CLI的模板存储库，以帮助您验证和提交预测。Hugging Face Hub使用 Git Large File Storage (LFS) 管理大型文件，所以如果您尚未安装，请先安装它。例如，在MacOS上，您可以运行：

brew install git-lfs
git lfs install

然后，运行以下命令来创建存储库。我们建议为项目创建一个Python虚拟环境，例如使用Anaconda：

# Create and activate a virtual environment
conda create -n raft python=3.8 && conda activate raft
# Install the following libraries
pip install cookiecutter huggingface-hub==0.13.4
# Create the template repository
cookiecutter git+https://huggingface.co/datasets/ought/raft-submission

这将要求您指定您的Hugging Face Hub用户名、具有写入权限的Hugging Face access token ，以及存储库的名称：

hf_hub_username [huggingface]:
hf_access_token [hf_access_token]:
repo_name [my-raft-submissions]:

这将触发以下步骤：

在Hugging Face Hub上创建一个私有数据集存储库，路径为 {hf_hub_username}/{repo_name}

将存储库克隆到本地机器上

添加各种模板文件并将其提交到本地存储库

最终，存储库的结构应如下所示：

my-raft-submission
├── LICENSE
├── README.md               <- The README with submission instructions
├── cli.py                  <- The CLI for validating predictions etc
├── data                    <- The predictions for each task
├── my-raft-submission.py   <- Script to load predictions. Do not edit!
└── requirements.txt        <- The requirements file for the submissions

3. 安装依赖项

最后一步是安装项目的依赖项：

# Navigate to the template repository
cd my-raft-submissions
# Install dependencies
python -m pip install -r requirements.txt

完成！现在您可以开始生成预测了 - 请参阅下面的说明，了解如何将它们提交到Hub。

提交到排行榜

要向 leaderboard 提交预测，主要有三个步骤：

生成每个任务的未标记测试集上的预测

验证预测与评估框架兼容

将预测推送到Hub！

有关详细信息，请参阅下面的说明。

规则

为了防止过度拟合公共排行榜，我们每周仅评估一个提交。您可以随时将预测推送到Hub，但我们每周只评估最近提交的结果。提交会在每周日的UTC 12:00进行评估。

允许使用其他数据集进行迁移学习或元学习，包括对其他语料库进行进一步预训练。

允许使用未标记的测试数据，因为在实际应用中始终可以使用。例如，可以使用该任务的未标记数据进行进一步预训练。

系统可以使用从互联网检索到的信息进行增强，例如通过自动化网络搜索。

提交文件格式

对于RAFT中的每个任务，您应该创建一个名为 predictions.csv 的CSV文件，其中包含您的模型对未标记测试集的预测。每个文件应该有恰好2列：

ID（int）
标签（字符串）

请参考 data 文件夹中的示例预测以了解预期格式。下面是一个创建多数类基准的简单示例：

from pathlib import Path
import pandas as pd
from collections import Counter
from datasets import load_dataset, get_dataset_config_names

tasks = get_dataset_config_names("ought/raft")

for task in tasks:
    # Load dataset
    raft_subset = load_dataset("ought/raft", task)
    # Compute majority class over training set
    counter = Counter(raft_subset["train"]["Label"])
    majority_class = counter.most_common(1)[0][0]
    # Load predictions file
    preds = pd.read_csv(f"data/{task}/predictions.csv")
    # Convert label IDs to label names
    preds["Label"] = raft_subset["train"].features["Label"].int2str(majority_class)
    # Save predictions
    preds.to_csv(f"data/{task}/predictions.csv", index=False)

如示例所示，每个 predictions.csv 文件应存储在任务的子文件夹中的 data 文件夹中，最后您应该获得如下内容：

data
├── ade_corpus_v2
│   ├── predictions.csv             <- A CSV file of the predictions with `ID` and `Label` columns
│   └── task.json                   <- Configuration file for loading the predictions. Do not edit!
├── banking_77
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── neurips_impact_statement_risks
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── one_stop_english
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── overruling
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── semiconductor_org_types
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── systematic_review_inclusion
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── tai_safety_research
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── terms_of_service
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
├── tweet_eval_hate
│   ├── predictions.csv
│   └── task.json
└── twitter_complaints
    ├── predictions.csv
    └── task.json

验证您的提交

为了确保您的提交文件格式正确，从存储库的根目录运行以下命令：

python cli.py validate

如果一切正确，您应该会看到以下消息：

All submission files validated! ✨ ? ✨
Now you can make a submission ?

将您的提交推送到Hugging Face Hub！

最后一步是提交您的文件并将其推送到Hub：

python cli.py submit

如果没有错误，您应该会看到以下消息：

Submission successful! ? ? ?
Your submission will be evaluated on Sunday 05 September 2021 at 12:00 UTC ⏳

在评估每周日运行，您的结果将显示在排行榜上。

作者:

ought

数据集大小:

674.66 KB