Open paprika0741 opened 4 months ago
readme中提到 “若要使用 ToolEval 评估您自己的模型和方法,首先需要为六个测试子集准备所有的模型预测”
├── /chatgpt_cot/
│ ├── /G1_instruction/
│ │ ├── /10160_CoT@1.json
│ │ └── ...
│ ├── /G1_tool/
│ │ ├── /10221_CoT@1.json
│ │ └── ...
│ ├── ...
│ ├── /G3_instruction/
│ │ ├── /10221_CoT@1.json
│ │ └── ...
那么input_query_file 应该是什么呢,在data里面没有找到六个测试子集
export TOOLBENCH_KEY=""
export OPENAI_KEY=""
export PYTHONPATH=./
python toolbench/inference/qa_pipeline.py \
--tool_root_dir data/toolenv/tools/ \
--backbone_model chatgpt_function \
--openai_key $OPENAI_KEY \
--max_observation_length 1024 \
--method DFS_woFilter_w2 \
--input_query_file data/test_instruction/G1_instruction.json \
--output_answer_file chatgpt_dfs_inference_result \
--toolbench_key $TOOLBENCH_KEY
你好,在https://drive.google.com/drive/folders/1yBUQ732mPu-KclJnuQELEhtKakdXFc3J下载data并解压后,input_query_file 在data/test_instruction下有各个测试子集的query
Hello, thank you for your nice code. I wonder how to prepare all the model predictions for the six test subsets using your model ToolLLaMA and method DFSDT.