什么是MCQA（Multiple-Choice Question Answering）数据集

MCQA（Multiple-Choice Question Answering）数据集是一类用于评估机器阅读理解（MRC）和自然语言推理（NLI）模型能力的基准测试资源。它由一道问题（题干）和多个候选答案（选项）组成，要求模型在给定上下文（或无上下文）的情况下，选择唯一正确的答案。

MCQA 数据集通常用于测试模型的以下能力：

1. 事实推理：基于文本事实或常识进行推理。
2. 学科知识：测试特定领域（如医学、法律）的专业知识。
3. 语言理解：考察模型对语言细微差别的捕捉能力。

以下是目前较为著名的 MCQA 数据集及其特点：

1. MedMCQA（医学领域）

• 简介：MedMCQA 是一个针对医学领域的多学科大型多选数据集，旨在解决现实中的医学入学考试问题。
• 规模：包含 194,000+ 条问题，覆盖 21 个医学科目和 2,400 个主题。
• 特点：每个样本包含一个问题、正确答案和多个干扰项，平均每个样本的令牌长度为 12.77，旨在测试模型在复杂医学主题中的推理能力。
• 应用场景：医学教育、医学研究和临床辅助。
• 链接：
  • Homepage: https://medmcqa.github.io
  • GitHub: https://github.com/medmcqa/medmcqa
  • Paper: https://arxiv.org/abs/2203.14371

2. MMLU（Massive Multitask Language Understanding）

• 简介：MMLU 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在 57 个不同学科（包括医学、法律、历史等）上的广泛能力的基准测试。
• 规模：虽然 MMLU 本身不是专门的 MCQA 数据集，但它包含多个多选题格式的子任务（如医学、法律等），被广泛用于测试模型的多学科知识。
• 特点：难度较高，涵盖从基础到高级的各种知识层级。

3. PubMedQA

• 简介：PubMedQA 是一个专注于生物医学领域的问答数据集。
• 特点：不同于 MedMCQA，PubMedQA 通常提供一个摘要（abstract）作为上下文信息，要求模型判断给定问题的答案是是（Yes）、否（No）还是未知（Maybe）。

4. MKQA（多语言知识问答）

• 简介：MKQA 是一个跨语言的开源项目，提供了 10,000 对问题-答案对，覆盖 26 种语言。
• 特点：旨在为多语言开放域问答提供具有挑战性的基准测试。

5. MuirBench

• 简介：MuirBench 是一个综合基准测试，专注于评估模型在复杂的多图像理解任务中的鲁棒性。
• 特点：收集了多图像多选题问答（MCQA）数据，覆盖各种任务和多图像关系，确保结果的确定性。

6. 传统 MCQA 数据集

• 示例：M-CSQA、AI2 Reasoning Challenge (ARC)、OpenBookQA 等。
• 特点：这些数据集通常用于评估模型的常识推理能力，问题来源于真实考试或通过众包方式收集。

总结

• 核心定义：MCQA 数据集是一种包含“问题 + 多个选项”的问答数据集。
• 技术意义：它是检验模型“理解”与“推理”能力的金标准，尤其在医学（MedMCQA）、法律和多语言等专业领域具有重要价值。