这个数据集 mmlu-high_school_psychology-neg 主要包含了高中文理心理学的问题和答案，适用于多项选择的分类任务。它包含了545个测试样本，每个样本有一个问题和四个选择项。

适用的模型

这个数据集适用于以下类型的模型：

1. 语言模型（LLMs）：如GPT-3、GPT-4、BERT、RoBERTa等，可以用于生成答案或进行选择。
2. 分类模型：如基于Transformer的分类模型，可以直接用于多项选择题的答案分类。
3. 问答模型：如T5、BART等，能够处理问答任务。

如何使用

下面是一个简单的使用示例，基于Hugging Face的Transformers库：

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultipleChoice
import torch

# 加载数据集
dataset = load_dataset("joey234/mmlu-high_school_psychology-neg")

# 选择模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"  # 你可以选择适合的模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained(model_name)

# 准备数据
def encode(examples):
    choices = examples['choices']
    question = examples['question']
    inputs = [question + " " + choice for choice in choices]
    return tokenizer(inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

encoded_dataset = dataset.map(encode, batched=True)

# 预测
def predict(examples):
    input_ids = examples['input_ids']
    attention_mask = examples['attention_mask']
    outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
    return predictions

# 运行预测
predictions = encoded_dataset.map(predict, batched=True)

具体步骤

1. 加载数据集：使用Hugging Face的datasets库来加载数据集。
2. 选择模型和tokenizer：选择一个适合多项选择任务的预训练模型和对应的tokenizer。
3. 准备数据：将问题和选项拼接起来，并使用tokenizer进行编码。
4. 预测：使用模型对编码后的数据进行预测，并获取结果。

通过上述步骤，你可以轻松地使用这个数据集来训练和评估你的模型。如果你有更多的需求或具体问题，欢迎继续讨论！