修改 lm-evaluation-harness 任务 yaml 的 prompt

修改 lm-evaluation-harness 任务 yaml 的 prompt,以gsm8k_cot_zeroshot.yaml 为例说明。

gsm8k_cot_zeroshot.yaml 在哪里?

如果使用的是 LM Evaluation Harness(lm_eval),文件一般在:

复制代码
<your_env>/site-packages/lm_eval/tasks/gsm8k/

可以直接在终端找到实际路径:

bash 复制代码
python -c "import lm_eval, inspect, os; print(os.path.dirname(inspect.getfile(lm_eval)))"

输出类似:

复制代码
/data/home/usr111/.conda/envs/llm_gpu/lib/python3.10/site-packages/lm_eval

那么 gsm8k 的配置就在:

复制代码
/data/home/usr111/.conda/envs/llm_gpu/lib/python3.10/site-packages/lm_eval/tasks/gsm8k/gsm8k_cot_zeroshot.yaml

📌 你要找的内容就在这个文件里

打开:

bash 复制代码
vim ~/.conda/envs/llm_gpu/lib/python3.10/site-packages/lm_eval/tasks/gsm8k/gsm8k_cot_zeroshot.yaml

会看到类似:

yaml 复制代码
doc_to_text: "Q: {{question}}\nA: Let's think step by step."

而想修改 prompt 是:

yaml 复制代码
doc_to_text: "Solve the following math problem step by step. The last line of your response should be of the form The answer is $ANSWER (without quotes) where $ANSWER is the answer to the problem.\n{{question}}\n Remember to put your answer on its own line after 'The answer is', and you do not need to use a \\boxed command."

⚠️ 注意:不要直接修改 site-packages 的文件!

未来更新/重装会被覆盖。

官方推荐两种方式:


方法 1(推荐):在本地创建自定义 task

创建目录:

复制代码
mkdir -p custom_tasks/gsm8k

新建文件:

复制代码
custom_tasks/gsm8k/gsm8k_cot_zeroshot.yaml

把你的版本粘进去:

yaml 复制代码
task: gsm8k_cot_zeroshot_custom

doc_to_text: |
  Solve the following math problem step by step. The last line of your response should be of the form The answer is $ANSWER (without quotes) where $ANSWER is the answer to the problem.
  {{question}}
  Remember to put your answer on its own line after 'The answer is', and you do not need to use a \boxed command.

doc_to_target: "{{answer}}"

然后运行:

bash 复制代码
lm_eval --tasks gsm8k_cot_zeroshot_custom

或:

bash 复制代码
accelerate launch eval_llada.py --tasks gsm8k_cot_zeroshot_custom

方法 2:直接覆盖原文件(简单但不推荐)

bash 复制代码
vim ~/.conda/envs/llm_gpu/lib/python3.10/site-packages/lm_eval/tasks/gsm8k/gsm8k-cot-zeroshot.yaml

然后把 prompt 改成你需要的。

相关推荐
abigale039 小时前
LangChain:自定义模型・RAG 检索・Agent 原理笔记
langchain·llm·prompt·agent·rag·lcel
旦莫12 小时前
AI生成测试用例:一个Prompt模板让AI从Excel模板生成自动化脚本
人工智能·python·测试开发·自动化·prompt·测试用例
JAVA面经实录91712 小时前
Spring AI 高频开发万能 Prompt 合集 + 生产级工具类
java·人工智能·spring·prompt
HuDie34012 小时前
prompt构建
大数据·人工智能·prompt
拾贰_C1 天前
【Agent | openai | Streaming | 】流式输出Streaming
ubuntu·面试·prompt
码点滴1 天前
从“失忆症“到“数智分身“:Hermes Agent 如何重塑你的 AI 交互体验?
人工智能·架构·prompt·ai编程·hermes
猫头虎1 天前
如何搭建 24 小时 AI 直播平台:魔珐星云数字人打造无人值守 “AI 销冠” 全流程实战教程
人工智能·langchain·开源·prompt·aigc·embedding·agi
Flying pigs~~1 天前
大模型Prompt-Tuning技术进阶 - 完整总结
人工智能·大模型·prompt
合合技术团队1 天前
智能合同审查搭建教程:低质量PDF怎么处理?先解析清洗,再分路审阅(附GitHub项目地址)
pdf·prompt·github·textin
三无推导1 天前
深入解析 ComposioHQ/awesome-codex-skills:从 Prompt 复用到 AI 工程技能化的实践路径
人工智能·性能优化·开源·prompt·github