对评测速度和结果的疑问

[klykq111]

我目前使用chatglm3-6b模型进行评测，想要复现Leaderboard (ZH)上的结果，但是评测速度非常慢，而且结果看起来很差。 我使用的是单个H800显卡，meta_template为：

chatglm3_6b = [
    dict(role='system', begin='<|system|>\n', end='\n'),
    dict(role='user', begin='<|user|>\n', end='\n'),
    dict(role='assistant',
         begin='<|assistant|>\n',
         end='<|user|>\n',
         generate=True)
]

还没有跑完，目前的结果： 可以看到评测非常慢，而且instruct上的结果看起来很差。 希望作者有时间能帮忙解答一下，非常感谢~

[klykq111]

终于跑完了，结果如下：	任务	耗时	结果
instruct json	1小时40分钟
review str	8分钟
plan json	55分钟
plan str	1小时8分钟
reason str	4小时51分钟
retrieve str	5小时
understand str	5小时22分钟
RRU json	4小时54分钟

可以看到，总共花了差不多24个小时，耗时太长了。 我用utils/convert_results.py代码将结果进行转换后得到： 与Leaderboard (ZH)上的结果也相差太大了，这是怎么回事呢？ 希望作者有时间能帮忙解答一下，非常感谢~

[zehuichen123]

感谢您的反馈

1. 因为我们function response是用system作为role的，所以在设置模版的时候system应该映射成user的role(后面我们会增加一个role function，这样允许用户自定义function response是什么角色)
2. 我们近期会优化一下推理代码，一方面是提供一个devset，把数据量降低一点，另一方面加速一下lagent的推理速度，争取1个小时能够推完整个set

[klykq111]

感谢作者的回复，如果你们能将Leaderboard中其它模型的meta_template也公开就好了，这样能方便对结果进行复现。 期待作者接下来的工作，将评测耗时给降下来。

[zehuichen123]

@klykq111 我们看了一下这个问题，是chatglm3的tokenizer写的有点问题导致的，它的start,end字符不会呗encode成一个token，所以得走它自己的hf chat接口，我们马上会把相关的代码更新，这个是新测试的instruct的结果

defaultdict(<class 'list'>, {'json_format_metric': 0.9339, 'json_args_em_metric': 0.8186, 'string_format_metric': 0.7822, 'string_args_em_metric': 0.5689})

单卡15min就能推理完～