X-R1模型性能评估的标准化流程
使用benchmark.py进行系统化评估的完整方法：
- 测试准备：确认CUDA_VISIBLE_DEVICES正确指定，准备标准的HuggingFace数据集
- 命令构成：基础命令结构为：python benchmark.py –model_name=… –dataset_name=… –output_name=…
- 参数解析：
–model_name：指定模型版本(如xiaodongguaAIGC/X-R1-0.5B)
–dataset_name：选择评估数据集(如MATH-500)
–max_output_tokens：控制输出长度(数学题建议≥1024) - 结果解读：
accuracy-metric：反映答案正确率(0-1范围)
format-metric：评估格式符合度(0-1范围) - 对比策略：建议保存不同训练阶段的测试结果到独立JSON文件，使用diff工具观察指标变化
性能提升案例：某开发者通过5次迭代测试，逐步将格式得分从0.65优化至0.92。
This answer comes from the articleX-R1: Low-cost training of 0.5B models in common devicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用X-R1的benchmark功能评估模型改进效果？
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