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pipeline-as-repo

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项目目标与方法：优化问答系统的性能

该项目旨在通过问答挑战赛提升问答系统的回答准确性，参与者将开发和提交模型，目标是依据模型准确性获得高排名。项目内容包括评估模型、编写对抗性问题，以及提交符合要求的系统。项目推行过程中还包含进度报告、时间线调整及任务分配的更新。

开源项目自然语言处理模型对抗性问题学术竞赛HuggingfaceQuiz BowlGithubDynabench
Hugging Face

pipeline-as-repo项目介绍

项目背景

pipeline-as-repo项目是一个学术竞赛性质的项目，旨在通过回答智力竞赛问题来评估项目的效果。参与者可以创建系统以完成该任务，或者在该设定中设计攻击性问题。这不仅激励个人提升问题解决能力，还能帮助团队分享数据和资源。项目允许参与者在问题预测以外的领域另辟蹊径。

数据介绍

项目使用的数据来自“Quiz Bowl”，这是一种在英语国家学术界之间举办的竞赛。每年有数百支队伍参加几十场比赛。与“危险边缘（Jeopardy）”的游戏机制不同，Quiz Bowl允许队伍在听题过程中随时按铃“抢答”。如果回答正确，队伍得分并进入下一题；如果错误，得分减少且对手获得答题机会。

项目鼓励参赛者使用任何自动化方式来选择答案，且不限于既有系统。此外，除测试题库外，参赛者可使用任何外部数据和公开软件。

比赛与评估

项目的评估将在Dynabench网站（https://dynabench.org/tasks/qa）的“Grounded QA”任务中进行。参赛者通过视频课程提交自己的问答模型，并与其它模型比较，排名结果公示于排行榜。目标是通过“抢答”机制赢得比赛得分，并最终在预期胜率上取得最高排名。

问题撰写

参赛者可选择撰写50道对现代自然语言处理系统具挑战性的问题。问题应在主题、需要的计算机技能以及实体上多样化，且足够具体和事实性，以至于人类亦能回答。此外，每个问题还需配以具体引用，解释问题对计算机的难度、背后的正确信息源以及趣味性所在。

问题应涵盖各个领域，包括艺术、文学、地理、历史、科学、电视与电影、音乐、生活方式和体育。每类撰写5道题，剩余的5道题则在其他未涉及或少数民族的问题上撰写。

提交阶段

项目分为多个里程碑阶段：

  1. 项目提案：说明团队成员、探索技术和完成时间表。
  2. 里程碑1：提交问题的答案选择和至少15题的初稿，以及一个符合API的系统提交。
  3. 里程碑2：根据反馈完善前30道题，并通过机器运行问题以获取评估结果，系统需能合理地提出答案。
  4. 最终演示：在线演示项目成就以及面临的挑战和评估结果。
  5. 最终问题提交：上传问题文本以供系统评测。

###成效评估

项目评估分为五个方面：口头演示、书面写作、技术水平、努力程度及表现。所有团队成员将获得相同的成绩，团队需要齐心协力创造出整体效果好的输出。

总结

pipeline-as-repo项目不仅考察参赛者的技术能力，还有助于提升问题解决、数据分析和团队合作等各项技能。通过参与这种集挑战性与技巧于一身的项目，参赛者将能够在学术和职业发展中获得更多可能性。

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