vimqa-generated-answers-pass1

Vi-MQA - Pass 1 Generated Answers & Evaluation 数据集是 VMLU 基准测试套件中 Vi-MQA 数据集的一部分，专门包含其第一轮（Pass 1）的模型生成答案与评估结果。该数据集总共有 4,762 条记录，语言为越南语，主要面向问答和多项选择任务。数据集内容由两部分构成：一是三个大型语言模型（Gemma 4 31B IT、Llama 4 Scout 和 Qwen3 32B）在 Pass 1 阶段对 Vi-MQA 问题生成的格式化答案；二是基于这三个模型答案一致性进行的自动评估结果。评估结果根据模型间共识程度被划分为三个子集：一致集（1,152个样本，所有三个模型给出了完全相同的答案，置信度高）、多数集（381个样本，其中两个模型答案一致，可靠性良好）以及冲突集（46个样本，三个模型未达成共识，需要进入第二轮或人工审核）。该数据集适用于评估和比较不同模型在越南语多项选择题上的性能、答案一致性分析以及作为后续人工标注或模型迭代的基准数据。

The Vi-MQA - Pass 1 Generated Answers & Evaluation dataset is part of the Vi-MQA dataset within the VMLU benchmark suite, specifically containing model-generated answers and evaluation results from its first round (Pass 1). The dataset consists of 4,762 records in Vietnamese, primarily targeting question-answering and multiple-choice tasks. It comprises two components: formatted answers generated by three large language models (Gemma 4 31B IT, Llama 4 Scout, and Qwen3 32B) during the Pass 1 stage for Vi-MQA questions, and automatic evaluation results based on the consistency of these model answers. The evaluation results are divided into three subsets based on the degree of consensus among models: consistent set (1,152 samples where all three models provided identical answers, with high confidence), majority set (381 samples where two models agreed, with good reliability), and conflict set (46 samples where the three models did not reach consensus, requiring a second round or manual review). This dataset is suitable for evaluating and comparing the performance of different models on Vietnamese multiple-choice questions, analyzing answer consistency, and serving as benchmark data for subsequent manual annotation or model iteration.

原始信息汇总

数据集概述

Vi-MQA - Pass 1 Generated Answers & Evaluation 数据集是 VMLU 基准套件中 Vi-MQA 数据集的第一轮生成答案与评估结果，总计包含 4,762 条记录。

语言与任务

• 语言：越南语（vi）
• 任务类别：问答（question-answering）、多项选择（multiple-choice）
• 许可协议：其他许可（other）

数据集规模

• 记录数量在 1k 到 10k 之间。

配置与数据文件

配置名称	数据文件	说明
agree_set	evaluation_results/agree.jsonl	1,152 条样本，3 个模型输出完全一致，高置信度
majority_set	evaluation_results/majority.jsonl	381 条样本，3 个模型中 2 个一致，可靠性良好
conflict_set	evaluation_results/conflict.jsonl	46 条样本，3 个模型无一致意见，需进行第二轮与人工审核
gemma_output	raw_outputs/results_pass1_gemma.jsonl（测试集）	Gemma 4 31B IT 模型的格式化输出
llama_output	raw_outputs/results_pass1_llama.jsonl（测试集）	Llama 4 Scout 模型的格式化输出
qwen_output	raw_outputs/results_pass1_qwen.jsonl（测试集）	Qwen3 32B 模型的格式化输出

文件夹结构

• raw_outputs/：存放 3 个模型（Gemma 4 31B IT、Llama 4 Scout、Qwen3 32B）在 Pass 1 中的格式化输出结果。
• evaluation_results/：存放 3 个模型输出之间的评估比较结果（agree、majority、conflict）。

相关脚本

• evaluate.py：用于计算模型间一致集、多数集和冲突集的评估脚本。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于Vi-MQA基准测试的Pass 1阶段，旨在评估多模态大语言模型在越南语问答任务上的表现。构建过程首先选取了Gemma 4 31B IT、Llama 4 Scout与Qwen3 32B三款模型，在包含4,762条记录的统一测试集上生成格式化输出。随后，通过自动化脚本对三组模型答案进行一致性分析，依据回答重合程度将样本划分为三类：三模型答案完全一致的agree_set、两模型达成共识的majority_set，以及无任何共识的conflict_set。每个配置对应的数据文件均以JSONL格式存储，便于后续处理与复现。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的load_dataset函数轻松加载指定配置，例如利用'agree_set'、'majority_set'或'conflict_set'分别获取不同共识层级的评估结果，也可通过'gemma_output'、'llama_output'或'qwen_output'获取各模型的原始回答。数据以JSONL格式存储，便于与Python的数据处理库（如pandas）无缝衔接。建议研究者先利用一致性与多数集构建训练或验证数据，再针对冲突集进行人工标注或设计更复杂的融合策略，以提升模型的鲁棒性。

背景与挑战

背景概述

Vi-MQA数据集由VMLU基准测试套件团队创建，旨在推动越南语多选问答任务的发展。该数据集包含4,762条记录，其研究核心在于评估大语言模型在低资源语言场景下的问答能力。通过引入Gemma、Llama和Qwen等先进模型的第一轮生成结果，Vi-MQA不仅为越南语自然语言处理领域提供了重要的评测基准，还促进了多语言模型鲁棒性的研究。该数据集的影响力体现在其对模型共识与分歧的细致划分上，为后续研究者提供了分析模型行为差异的宝贵资源。

当前挑战

Vi-MQA数据集面临的核心挑战是解决越南语问答任务中模型输出的一致性问题。领域问题层面，大语言模型在低资源语言上常表现出不稳定的表现，导致答案可信度难以保证。构建过程中，团队面临三大具体挑战：一是如何从模型异构输出中有效识别高置信度答案（仅1,152条样本达成完全一致）；二是处理46条冲突样本时缺乏自动裁决机制，需依赖人工审核；三是跨模型差异分析方法的标准化难题，需要设计既能捕捉多数意见又能揭示模型偏见的评估框架。

常用场景

经典使用场景

在越南语多选问答与阅读理解研究的广阔天地中，vimqa-generated-answers-pass1数据集扮演着基石角色。该数据集汇聚了多个顶尖大语言模型（如Gemma 4 31B IT、Llama 4 Scout和Qwen3 32B）在Vi-MQA基准上的首轮生成答案，并附带详尽的共识度评估结果。研究者常利用其内置的agree、majority和conflict三个子集，精准剖析不同模型在越南语语境下的回答一致性，从而揭示大语言模型在多语言理解层面的能力边界与协作潜力。

解决学术问题

该数据集直面大语言模型在低资源语言（如越南语）上评估体系匮乏的学术困境。通过对同一问题集下的模型输出进行系统性比对，它有效解决了跨模型答案一致性量化与争议样本识别的难题。agree_set为构建高置信度答案库提供了可靠锚点，majority_set揭示了多数模型共识下的性能水准，而conflict_set则暴露出模型间认知分歧的深层次原因。其出版为多语言自然语言处理领域引入了一种可复现的评估范式，显著推动了低资源语言模型诊断与鲁棒性提升的研究进程。

实际应用

在实际落地中，该数据集可支撑越南语智能问答系统的质量监控与迭代优化。开发者能够借助agree_set筛选出高可靠性答案用以训练自动答题机器人，利用majority_set评估多模型投票机制的稳健性，并针对conflict_set中的分歧案例进行人工复核与模型微调。此外，该数据集的评估流程可直接迁移至在线教育、客服交互等场景，帮助建设者在部署多语言模型前快速捕获回答不一致的隐患，从而保障终端用户体验的平稳与准确。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，多语言大模型在低资源语言上的推理能力评估成为前沿焦点。vimqa-generated-answers-pass1作为Vi-MQA数据集首轮生成与评测的产物，聚焦越南语多项选择问答场景，通过对比Gemma、Llama与Qwen系列模型输出的一致性，确立了“同意集”、“多数集”与“冲突集”三层置信度划分体系。这一设计呼应了多语言模型评估中“一致性即可信度”的量化思路，尤其为模型间分歧样本（冲突集）的二次审核与人工标注提供了结构性入口，推动了越南语自然语言处理评测从单一指标向多模型共识度分析的范式演进。其方法论对东南亚语言大模型可靠性验证具有示范意义，也为后续多轮迭代优化与跨语言泛化能力研究奠定了数据基础。