project-3：Faker-1-0.5B / MiniCPM5-2B 在 MATH-500 / LiveCodeBench v6 / IFBench 上的官方口径评测对象：Faker-1-0.5B（基座，Qwen2.5-0.5B 全参数复刻）+ MiniCPM5-2B（chat）。所有 prompt 与判分逻辑均为官方仓库逐行移植（硬编码），无自创口径；全部为确定性规则判分，不需要大模型 judge。统一口径（6 个脚本逐项核对一致）项口径依据解码greedy（do_sample=False，等价官方温度 0）IFBench 官方 README：生成用温度 0加载faker=fp16 基座直接续写；minicpm=bf16 + chat template +enable_thinking=False+ 过滤token_type_idsdemo-1 已验证路径；官方对思考模型即"多生成后剥离思考链"，关链等价且为本机稳定路径生成长度max_new_tokens=1024（IFBench / MATH-500）、2000（LCB，官方--max_tokens默认值）官方默认停止符LCB=###（官方--stop默认）；MATH-500 faker=Problem:（官方 minerva until）；其余自然 EOS官方默认；另在文本层再截一次（官方 vllm stop 语义：输出不含停止符）批量batch=1 单流为基准口径；3 个支持--batch_size N（左 padding、pad=eos、greedy 不变，结果 json 记录 batch_size）PPU 批量路径历史不稳，batch=1 保底可回退断点续跑生成逐条落盘results/gen/*.jsonl，重跑只补缺；生成完毕则跳过模型加载、纯 CPU 判分—判分全部确定性规则（程序验证器 / 正则+sympy / 沙箱执行），无 LLM judge—一、IFBench 评估方法（300 题，指令遵循）官方来源：allenai/IFBench 仓库（commit 1c40f0c1）的ifbench/验证器包 +evaluation_lib.py；数据 allenai/IFBench_test。1. 数据与 prompt每条样本 ={prompt, instruction_id_list, kwargs}：prompt 是 WildChat 改写出的完整指令（约束文字已嵌在 prompt 里），instruction_id_list是该 prompt 附带的 1~3 个可验证约束 id（如keywords:existence、count:word_count_range），kwargs是各约束的参数（如{"keywords": ["cat","dog"]}）。prompt 原样输入：faker 直接续写；minicpm 作为单条 user 消息（官方 generate_responses 的 chat 用法）。共 300 条，25 类经典 IFEval 约束 + 58 类 OOD 约束。2. 判分流程（逐条 prompt）对每条 prompt: 对其每个约束 (instruction_id, kwargs): 1. checker = INSTRUCTION_DICT[instruction_id](instruction_id) # 83 个官方验证器类 2. checker.build_description(**kwargs) # 注入参数; parquet 空位为 null, 先过滤
project-3：Faker-1-0.5B / MiniCPM5-2B 在 MATH-500 / LiveCodeBench v6 / IFBench 上的官方口径评测对象：Faker-1-0.5B（基座，Qwen2.5-0.5B 全参数复刻）+ MiniCPM5-2B（chat）。所有 prompt 与判分逻辑均为官方仓库逐行移植（硬编码），无自创口径；全部为确定性规则判分，不需要大模型 judge。统一口径（6 个脚本逐项核对一致）项口径依据解码greedy（do_sample=False，等价官方温度 0）IFBench 官方 README：生成用温度 0加载faker=fp16 基座直接续写；minicpm=bf16 + chat template +enable_thinking=False+ 过滤token_type_idsdemo-1 已验证路径；官方对思考模型即"多生成后剥离思考链"，关链等价且为本机稳定路径生成长度max_new_tokens=1024（IFBench / MATH-500）、2000（LCB，官方--max_tokens默认值）官方默认停止符LCB=###（官方--stop默认）；MATH-500 faker=Problem:（官方 minerva until）；其余自然 EOS官方默认；另在文本层再截一次（官方 vllm stop 语义：输出不含停止符）批量batch=1 单流为基准口径；3 个支持--batch_size N（左 padding、pad=eos、greedy 不变，结果 json 记录 batch_size）PPU 批量路径历史不稳，batch=1 保底可回退断点续跑生成逐条落盘results/gen/*.jsonl，重跑只补缺；生成完毕则跳过模型加载、纯 CPU 判分—判分全部确定性规则（程序验证器 / 正则+sympy / 沙箱执行），无 LLM judge—一、IFBench 评估方法（300 题，指令遵循）官方来源：allenai/IFBench 仓库（commit 1c40f0c1）的ifbench/验证器包 +evaluation_lib.py；数据 allenai/IFBench_test。1. 数据与 prompt每条样本 ={prompt, instruction_id_list, kwargs}：prompt 是 WildChat 改写出的完整指令（约束文字已嵌在 prompt 里），instruction_id_list是该 prompt 附带的 1~3 个可验证约束 id（如keywords:existence、count:word_count_range），kwargs是各约束的参数（如{"keywords": ["cat","dog"]}）。prompt 原样输入：faker 直接续写；minicpm 作为单条 user 消息（官方 generate_responses 的 chat 用法）。共 300 条，25 类经典 IFEval 约束 + 58 类 OOD 约束。2. 判分流程（逐条 prompt）对每条 prompt: 对其每个约束 (instruction_id, kwargs): 1. checker = INSTRUCTION_DICT[instruction_id](instruction_id) # 83 个官方验证器类 2. checker.build_description(**kwargs) # 注入参数; parquet 空位为 null, 先过滤
