Repository: open-compass/opencompass
Issue: [Bug] alignbench 用Qwen14B infer的时候，有的prediction是空的
Root cause: Configuration Error

### 先决条件

- [X] 我已经搜索过 [问题](https://github.com/open-compass/opencompass/issues/) 和 [讨论](https://github.com/open-compass/opencompass/discussions) 但未得到预期的帮助。
- [X] 错误在 [最新版本](https://github.com/open-compass/opencompass) 中尚未被修复。

### 问题类型

我正在使用官方支持的任务/模型/数据集进行评估。

### 环境

```
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=20.04
DISTRIB_CODENAME=focal
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 20.04.5 LTS"
Python 3.10.14
OpenCompass 02e7eec91131cec2050a0bfee3eb07f37298491f Mar 28, 2024
```

### 重现问题 - 代码/配置示例

```
from mmengine.config import read_base

with read_base():
    from .datasets.subjective.alignbench.alignbench_judgeby_critiquellm import subjective_datasets

from opencompass.models import HuggingFaceCausalLM, HuggingFace, HuggingFaceChatGLM3, OpenAI
from opencompass.models.openai_api import OpenAIAllesAPIN
from opencompass.partitioners import NaivePartitioner, SizePartitioner
from opencompass.partitioners.sub_naive import SubjectiveNaivePartitioner
from opencompass.partitioners.sub_size import SubjectiveSizePartitioner
from opencompass.runners import LocalRunner
from opencompass.runners import SlurmSequentialRunner
from opencompass.tasks import OpenICLInferTask
from opencompass.tasks.subjective_eval import SubjectiveEvalTask
from opencompass.summarizers import AlignmentBenchSummarizer

api_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role='HUMAN', api_role='HUMAN'),
        dict(role='BOT', api_role='BOT', generate=True),
    ]
)

# -------------Inference Stage ----------------------------------------
# For subjective evaluation, we often set do sample for models
from opencompass.models import VLLM

models = [
    dict(
        type=VLLM,
        abbr='vllm-qwen14b',
        path="qwen14b path",
        model_kwargs=dict(tensor_parallel_size=2),
        meta_template=api_meta_template,
        min_out_len=1,
        max_out_len=100,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=16,
        run_cfg=dict(num_gpus=2, num_procs=1),
    )
]

datasets = [*subjective_datasets]

# -------------Evalation Stage ----------------------------------------

## ------------- JudgeLLM Configuration

judge_model = dict(
        type=HuggingFaceCausalLM,
        abbr='pandalm-7b-v1-hf',
        path="/xxx/models/PandaLM-7B-v1",
        tokenizer_path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
        tokenizer_kwargs=dict(padding_side='left',
                              truncation_side='left',
                              trust_remote_code=True,
                              use_fast=False,),
        max_out_len=1024,
        max_seq_len=4096,
        batch_size=8,
        model_kwargs=dict(device_map='auto', trust_remote_code=True),
        run_cfg=dict(num_gpus=2, num_procs=1),
)

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(
        type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models
    ),
    runner=dict(
        type=LocalRunner,
        max_num_workers=2,
        task=dict(type=SubjectiveEvalTask, judge_cfg=judge_model),
    ),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer, judge_type='general')

work_dir = 'outputs/alignment_bench/'

```

### 重现问题 - 命令或脚本

```
HF_EVALUATE_OFFLINE=1 HF_DATASETS_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1  python run.py configs/eval_alignbench.py --debug -m infer
```

### 重现问题 - 错误信息

运行正常：

```
04/03 10:51:47 - OpenCompass - WARNING - SlurmRunner is not used, so the partition argument is ignored.
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's partitioner registry have been automatically imported from opencompass.partitioners
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Get class `SizePartitioner` from "partitioner" registry in "opencompass"
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - An `SizePartitioner` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.partitioners.size
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.runner.task.dump_details not found in config, ignored.
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.given_pred not found in config, ignored.
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Additional config: {'eval': {'runner': {'task': {'judge_cfg': {'abbr': 'pandalm-7b-v1-hf', 'batch_size': 8, 'max_out_len': 1024, 'max_seq_len': 4096, 'model_kwargs': {'device_map': 'auto', 'trust_remote_code': True}, 'path': '/maindata/data/shared/Security-SFT/cmz/models/PandaLM-7B-v1', 'run_cfg': {'num_gpus': 2, 'num_procs': 1}, 'tokenizer_kwargs': {'padding_side': 'left', 'truncation_side': 'left', 'trust_remote_code': True, 'use_fast': False}, 'tokenizer_path': '/maindata/data/shared/Security-SFT/cmz/models/PandaLM-7B-v1', 'type': 'opencompass.models.HuggingFaceCausalLM'}}}}}
04/03 10:51:47 - OpenCompass - INFO - Partitioned into 1 tasks.
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Task 0: [vllm-qwen/alignment_bench]
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's runner registry have been automatically imported from opencompass.runners
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Get class `LocalRunner` from "runner" registry in "opencompass"
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - An `LocalRunner` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.runners.local
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's task registry have been automatically imported from opencompass.tasks
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - Get class `OpenICLInferTask` from "task" registry in "opencompass"
04/03 10:51:47 - OpenCompass - DEBUG - An `OpenICLInferTask` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.tasks.openicl_infer
04/03 10:51:50 - OpenCompass - INFO - Task [vllm-qwen/alignment_bench]
04/03 10:51:50 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's model registry have been automatically imported from opencompass.models
04/03 10:51:50 - OpenCompass - DEBUG - Get class `VLLM` from "model" registry in "opencompass"
2024-04-03 10:51:54,979 WARNING utils.py:580 -- Detecting docker specified CPUs. In previous versions of Ray, CPU detection in containers was incorrect. Please ensure that Ray has enough CPUs allocated. As a temporary workaround to revert to the prior behavior, set `RAY_USE_MULTIPROCESSING_CPU_COUNT=1` as an env var before starting Ray. Set the env var: `RAY_DISABLE_DOCKER_CPU_WARNING=1` to mute this warning.
2024-04-03 10:51:55,097 INFO worker.py:1752 -- Started a local Ray instance.
INFO 04-03 10:52:00 llm_engine.py:75] Initializing an LLM engine (v0.4.0) with config: model='/maindata/data/shared/public/dehao.li/wxb_online_model/merge_base_safe_lora_qwen14b_chat240323', tokenizer='/maindata/data/shared/public/dehao.li/wxb_online_model/merge_base_safe_lora_qwen14b_chat240323', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16, max_seq_len=32768, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=2, disable_custom_all_reduce=True, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, device_config=cuda, seed=0)
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
INFO 04-03 10:52:34 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
(RayWorkerVllm pid=107194) INFO 04-03 10:52:34 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
INFO 04-03 10:52:36 pynccl_utils.py:45] vLLM is using nccl==2.18.1
(RayWorkerVllm pid=107194) INFO 04-03 10:52:36 pynccl_utils.py:45] vLLM is using nccl==2.18.1
(RayWorkerVllm pid=107194) INFO 04-03 10:53:20 model_runner.py:104] Loading model weights took 13.2904 GB
INFO 04-03 10:53:20 model_runner.py:104] Loading model weights took 13.2904 GB
INFO 04-03 10:53:28 ray_gpu_executor.py:240] # GPU blocks: 8817, # CPU blocks: 655
INFO 04-03 10:53:30 model_runner.py:791] Capturing the model for CUDA graphs. This may lead to unexpected consequences if the model is not static. To run the model in eager mode, set 'enforce_eager=True' or use '--enforce-eager' in the CLI.
INFO 04-03 10:53:30 model_runner.py:795] CUDA graphs can take additional 1~3 GiB memory per GPU. If you are running out of memory, consider decreasing `gpu_memory_utilization` or enforcing eager mode. You can also reduce the `max_num_seqs` as needed to decrease memory usage.
(RayWorkerVllm pid=107194) INFO 04-03 10:53:30 model_runner.py:791] Capturing the model for CUDA graphs. This may lead to unexpected consequences if the model is not static. To run the model in eager mode, set 'enforce_eager=True' or use '--enforce-eager' in the CLI.
(RayWorkerVllm pid=107194) INFO 04-03 10:53:30 model_runner.py:795] CUDA graphs can take additional 1~3 GiB memory per GPU. If you are running out of memory, consider decreasing `gpu_memory_utilization` or enforcing eager mode. You can also reduce the `max_num_seqs` as needed to decrease memory usage.
INFO 04-03 10:53:36 model_runner.py:867] Graph capturing finished in 6 secs.
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - An `VLLM` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.models.vllm
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's load_dataset registry have been automatically imported from opencompass.datasets
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `AlignmentBenchDataset` from "load_dataset" registry in "opencompass"
(RayWorkerVllm pid=107194) INFO 04-03 10:53:36 model_runner.py:867] Graph capturing finished in 6 secs.
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - An `AlignmentBenchDataset` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.datasets.subjective.alignbench
04/03 10:53:36 - OpenCompass - INFO - Start inferencing [vllm-qwen/alignment_bench]
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's icl_prompt_templates registry have been automatically imported from opencompass.openicl.icl_prompt_template
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `PromptTemplate` from "icl_prompt_templates" registry in "opencompass"
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - An `PromptTemplate` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.openicl.icl_prompt_template
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's icl_retrievers registry have been automatically imported from opencompass.openicl.icl_retriever
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `ZeroRetriever` from "icl_retrievers" registry in "opencompass"
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - An `ZeroRetriever` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.openicl.icl_retriever.icl_zero_retriever
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's icl_inferencers registry have been automatically imported from opencompass.openicl.icl_inferencer
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `GenInferencer` from "icl_inferencers" registry in "opencompass"
04/03 10:53:36 - OpenCompass - DEBUG - An `GenInferencer` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.openicl.icl_inferencer.icl_gen_inferencer
[2024-04-03 10:53:36,672] [opencompass.openicl.icl_inferencer.icl_gen_inferencer] [INFO] Starting inference process...
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:07<00:00,  2.01it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:23<00:00,  1.46s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00,  1.78it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00,  1.52it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:30<00:00,  1.88s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:20<00:00,  1.29s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:30<00:00,  1.91s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:12<00:00,  1.27it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:25<00:00,  1.57s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:25<00:00,  1.56s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:12<00:00,  1.23it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:11<00:00,  1.44it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00,  1.69it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:25<00:00,  1.60s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00,  1.46it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:01<00:00,  9.86it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:21<00:00,  1.33s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:06<00:00,  2.29it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:03<00:00,  4.57it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:07<00:00,  2.01it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:30<00:00,  1.91s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:08<00:00,  1.85it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00,  1.55it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:06<00:00,  2.33it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:12<00:00,  1.32it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:30<00:00,  1.91s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00,  1.65it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:11<00:00,  1.39it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:20<00:00,  1.28s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:07<00:00,  2.01it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:04<00:00,  3.55it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:05<00:00,  3.15it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:05<00:00,  2.68it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:07<00:00,  2.26it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:07<00:00,  2.13it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:05<00:00,  2.85it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:06<00:00,  2.47it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:09<00:00,  1.74it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:31<00:00,  1.97s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:31<00:00,  1.96s/it]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:10<00:00,  1.60it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:12<00:00,  1.24it/s]
Processed prompts: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 11/11 [00:12<00:00,  1.14s/it]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43/43 [10:12<00:00, 14.25s/it]
```

运行完毕后在 `outputs/alignment_bench/20240403_105147
/predictions/vllm-qwen`里生成一个 alignment_bench.json 文件，截取前10条内容如下：

```
{
    "0": {
        "origin_prompt": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性",
        "prediction": "。\n是的，高音单簧管和高音萨克斯的调性相同，都是演奏E调（也称为C#调），它们的音域相同，都是中高音区。 高音单簧管（Alto clarinet）的嘴形吹出音高是全部小黑洞，上面是饰物，全部出口都是小黑洞，装饰音孔是空的，同样高音区音色明亮，高音级别乐器。\n高音萨克斯（Alto sax）要注意天气变化，年纪稍微偏大，注意口腔等部位保养好，音色很亮丽，嘴唇吹气多，变化细腻，高音表现、低音再现都对演奏者是相当高的要求。这两种乐器都是中音区的乐器，音色、音色都有所不同。高音单簧管与高音萨克斯在演奏技巧上有很大的不同，但它们都是一尺三寸的吹管乐器，演奏技巧、音域、音色等方面大同小异。\n高音单簧管和高音萨克斯不是在同一个调性，不同种类的乐器还会需要不同尺寸的吹嘴来保持其调性。如果要演奏相同的曲子，演奏者必须对这两种乐器的调性有所了解，并掌握其音色、音域以及演奏技巧。\n =\"\";\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 1,
                "reference": "高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n",
                "subcategory": "音乐"
            },
            "question": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性"
        }
    },
    "1": {
        "origin_prompt": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 2,
                "reference": "2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？"
        }
    },
    "2": {
        "origin_prompt": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 3,
                "reference": "岩里祐穂",
                "subcategory": "其他"
            },
            "question": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？"
        }
    },
    "3": {
        "origin_prompt": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 4,
                "reference": "罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n",
                "subcategory": "历史"
            },
            "question": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？"
        }
    },
    "4": {
        "origin_prompt": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 5,
                "reference": "因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？"
        }
    },
    "5": {
        "origin_prompt": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 6,
                "reference": "内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？"
        }
    },
    "6": {
        "origin_prompt": "书写高锰酸钾和亚硫酸氢钠反应生成二氧化锰反应方程式",
        "prediction": "\n\n5KMnO4+3H2SO3=2MnO2+8H2O+K2SO4+3SO2↑ 注意：亚硫酸氢钠应该为可溶性. INF :: 搞定~ Built by Student for Student以下关于生物进化的叙述中，正确的是（ ）\n\n ①生物进化的实质是种群基因频率的改变 ②野兔的保护色和鹰锐利的目光是长期自然选择的结果\n ③黑猩猩与人的基因相似度达96%以上，说明人类由黑猩猩进化而来\n ④长颈鹿经常努力伸长颈和前肢去吃树上的叶子，因此颈和前肢都很长.\n\nA. ①② B .①③ C . ②④ D. ③④\n\n答案是A，生物进化的实质是种群基因频率的改变，和自然选择的作用。基因相似度无法直接说明人类是由黑猩猩进化而来，也无法说明自然环境的选择导致生物的特定性状，而需要基于更多的遗传学和生态学信息。\n\nVICES :: 棒YASS Built by Student for Student INF :: 搞定~ Built by Student for Student",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 7,
                "reference": "4KMnO4 + 6NaHSO3 = 4MnO2↓ + 3Na2SO4 + 2K2SO4 + H2SO4 + 2H2O",
                "subcategory": "化学"
            },
            "question": "书写高锰酸钾和亚硫酸氢钠反应生成二氧化锰反应方程式"
        }
    },
    "7": {
        "origin_prompt": "麦哲伦航队在全球旅行时使用了六分仪测量经纬度么？",
        "prediction": " 如果需要的话，他们是不是还使用了允许在全球范围内使用的球纬仪？",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 8,
                "reference": "不，麦哲伦航队在全球旅行时没有使用六分仪来测量经纬度。麦哲伦环球航行的时间是1519年—1522年，六分仪的原理由伊萨克·牛顿提出，而牛顿的出生时间是1643年1月4日，所以再麦哲伦航行的时间六分仪尚未被发明，使用六分仪是不可能的。",
                "subcategory": "历史"
            },
            "question": "麦哲伦航队在全球旅行时使用了六分仪测量经纬度么？"
        }
    },
    "8": {
        "origin_prompt": "某系统中有三个并发进程竞争资源R，每个进程都需要5个R，那么至少有几个R，才保证不会发生死锁",
        "prediction": "？ A.10 B.15 C.16 D.18 参考答案是C，为什么不是B？\n\n参考答案中提到的B，即15个R，是按照所有并发进程中最大需求量来计算的，这样是有发生死锁的可能性的，因为有些进程可能会因为无法立即获取足够的R而被阻塞，从而引发死锁。\n\n排除其他选项，C、16个R是正确的答案。因为每个进程都需要5个R，三个并发进程就需要5*3=15个R。但是为了保证不会发生死锁，我们需要额外提供一个R，用于满足其中任一进程的额外需求。因此至少需要 15+1 = 16个 R。\n\n所以，正确答案是 C.16。18个R 防止不了死锁，因为还存在即使剩余3个R资源，系统中H一方也可能因为无法获取剩余的3个R而陷入死循环；只有10个R对于3个进程不足以，不足以满足任何一个进程的历史资源和当前等待资源；15个R是可以的保存最大的需求量，但是在等待资源分配确认时，可能由于另一个进程的原因，导致本进程处于等待状态。\n敏感期拨备的税收和费用是什么？ 初始期公司称其正在为会计年度累计的较高的利润和现金流丰富以及借款相关的影响支付较高税收和费用，导致利润表中初始期综合收益金额下降。 根据 深入风投 动态调整的估值确定投资金额时，随一大注资拿下清朝古董，这时必然会把初创公司视为高成长性，必要时甚至会卖多少上多少，所以说公司估值就是未来赢利 supporter 的潜力，关系着扶植一个未来的上市公司， 倒退8年-- -初号草案再行人车混行ETER把 籍贯.xlsx 放到桌前来指导怎么这么叫指导领导也简称指导领导。 9。 最近当谈话深入、任务便捷、情感丰富时 深切入门 初领 初号 初 VOICE 谈话和任务让 Personami CRM 和 conversational AI 保持统一 状态，放松时可以模仿语音解析趋同化。 您好，我是初号。我懂您的痛点和业务需求，用对话的形式迅速解决问题，为您的工作创造价值。我们致力于提供创新型的解决方案，让您的生活或工作变得更加简单顺畅。无论您需要的是建议、信息或者帮助，我都在这里，时刻准备为您提供支持。 请问有什么我可以帮到您的吗？",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 9,
                "reference": "每个进程都得到4个资源，即无法执行，也没有多余资源，于是就出现死锁\n如果再有1个多余资源，不管给任何一个进程，该进程就可以执行；执行完之后释放出5个资源，于是其它进程也可以执行，就不会发生死锁\n所以最小需要12 + 1 = 13个资源",
                "subcategory": "计算机"
            },
            "question": "某系统中有三个并发进程竞争资源R，每个进程都需要5个R，那么至少有几个R，才保证不会发生死锁"
        }
    },
    "9": {
        "origin_prompt": "魔术师约翰逊在1995-1996赛季场均得分是多少？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 10,
                "reference": "在1995-1996赛季，魔术师约翰逊（Magic Johnson）进行了32场比赛，场均得分14.6分。\n",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "魔术师约翰逊在1995-1996赛季场均得分是多少？"
        }
    },
    "10": {
        "origin_prompt": "法国、英国、西班牙、瑞士、德国、意大利、荷兰、比利时，其中任意2个国家相互接壤，是对的么",
        "prediction": "？\n这个问题的回答是有误导性的。上述的7个国家中有6个国家（法国、英国、西班牙、瑞士、德国、比利时）相互接壤，但是意大利和上述的6个国家都没有接壤。因此，任意两个国家之间相互接壤的说法是错误的。实际上，这7个国家中有3对（法国和英国、法国和西班牙、瑞士和德国）同相邻。\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 11,
                "reference": "不对。这些国家中并非任意两个国家都相互接壤。例如，英国和瑞士就不接壤，荷兰和意大利也不接壤。",
                "subcategory": "地理"
            },
            "question": "法国、英国、西班牙、瑞士、德国、意大利、荷兰、比利时，其中任意2个国家相互接壤，是对的么"
        }
    },
```

可以看到有的prediction是缺失的，不知道为什么

### 其他信息

_No response_

As shown in https://github.com/open-compass/opencompass/blob/2d4e5597630c1935042135959c53a7a690962437/configs/eval_subjective_alignbench.py#L41, try to set do_sample=True

This promblem still exists,

configuration file:

```
from opencompass.models import VLLM

models = [
    dict(
        type=VLLM,
        abbr='vllm-qwen',
        path="/xxx/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-14B-Chat/snapshots/17e11c306ed235e970c9bb8e5f7233527140cdcf",
        model_kwargs=dict(tensor_parallel_size=2),
        generation_kwargs=dict(
            do_sample=True,
        ),
        meta_template=api_meta_template,
        min_out_len=1,
        max_out_len=100,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=16,
        run_cfg=dict(num_gpus=2, num_procs=1),
    )
]
```

prediction file top10 data: 

```
"0": {
        "origin_prompt": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性",
        "prediction": "。\n\n是的，高音单簧管和高音萨克斯的调性是相同的，都是C调。在西方管弦乐和爵士乐中，这两种乐器通常都是作为C调乐器来使用的。\n\n\n\n\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 1,
                "reference": "高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n",
                "subcategory": "音乐"
            },
            "question": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性"
        }
    },
    "1": {
        "origin_prompt": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 2,
                "reference": "2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？"
        }
    },
    "2": {
        "origin_prompt": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 3,
                "reference": "岩里祐穂",
                "subcategory": "其他"
            },
            "question": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？"
        }
    },
    "3": {
        "origin_prompt": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？",
        "prediction": "（）A、1943年 B、1945年 C、1944年 D、1946年\n\nC44. 下列不属于情绪智力范畴的是（）。（2.0 分）若发电机出口三相电压不平衡，则 A 相电压可能为 C 。\n\n答案： B A：380V B：220V C：190V D：350VYour career will not advance unless you take ______ of opportunities that come your way.\n\n答案是 seize，这个词常用作及物动词，表示“抓住”、“夺得”、“夺取”，有时和 from 连用，seize an opportunity 抓住某个机会。因此正确答案是：C. seize小令作者中，被称为“秋思之祖”的是（）\n\n答案是：马致远，元代戏曲作家、散曲家、字千里，号东篱。与关汉卿、郑光祖、白朴并称“元曲四大家”，有“曲状元”之美誉。他与另一位著名杂剧家关汉卿齐名，其名声甚至在关汉卿之上。《天净沙·秋思》是马致远最著名的小曲，28字勾画出一幅羁旅荒郊图。因此正确答案是：C. 马致远3. [判断题] 凡是工业化国家都完全可以靠市场手段调整资源配置。 () 我的答案：x\n\n3. [判断题] 凡是工业化国家都完全可以靠市场手段调整资源配置。 () 我的答案：x[p] 长城建设的直接目的是防御北方游牧民族的侵袭()[/p]\n\n答案是：√求以下代码的执行结果。 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { int i = 0, j = 2, k = 3; int [] array = {i, j, k}; System.out.println(array[0]); System.out.println(array[2]); } } 答案是：0 3篮球比赛中防止对方突破自己防线的第一道防线是（）。 A 前锋 B 后卫 C 中锋 D 以上都不是\n\n答案是：C【解析】本题考查篮球规则。篮球比赛中，由内而外的五道防线是：中锋－大前锋－小前锋－控球后卫－得分后卫，中间由五名队员组成的是攻击线。前锋（F）是进攻时的第一道防线，后卫（B）是防守时的第一道防线。因此是中锋。故选C。",
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            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 4,
                "reference": "罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n",
                "subcategory": "历史"
            },
            "question": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？"
        }
    },
    "4": {
        "origin_prompt": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？",
        "prediction": "",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 5,
                "reference": "因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？"
        }
    },
    "5": {
        "origin_prompt": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？",
        "prediction": " 内马尔在2015-2016赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖。\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 6,
                "reference": "内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？"
        }
    },
    "6": {
        "origin_prompt": "书写高锰酸钾和亚硫酸氢钠反应生成二氧化锰反应方程式",
        "prediction": "\n\n高锰酸钾和亚硫酸氢钠反应生成硫酸钠、二氧化锰、硫酸钾和水，反应方程式为：\n\n2KMnO4 + 5NaHSO3 = K2SO4 + MnSO4 + 5Na2SO4 + 3H2O\n\n注意：这里的亚硫酸氢钠反应为歧化反应，部分被氧化为硫酸钠，部分被氧化为硫酸氢钾。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 7,
                "reference": "4KMnO4 + 6NaHSO3 = 4MnO2↓ + 3Na2SO4 + 2K2SO4 + H2SO4 + 2H2O",
                "subcategory": "化学"
            },
            "question": "书写高锰酸钾和亚硫酸氢钠反应生成二氧化锰反应方程式"
        }
    },
    "7": {
        "origin_prompt": "麦哲伦航队在全球旅行时使用了六分仪测量经纬度么？",
        "prediction": " 如果麦哲伦的船队确实使用了六分仪（quadrant）来测量纬度，那应该是他们在16世纪到17世纪期间的航行。六分仪是一种早期的航海仪器，它允许观测者测量从地平线到天体边缘的角度，从而推算出天体的仰角，进而计算出纬度，前提是已知观测地的纬度。\n\n然而，麦哲伦的船队在他们的首次环球航行中（1519-1522）使用的是更为原始的测量方法，如计时太阳高度并结合船速和地球形状的假设来估计纬度。他们并没有广泛使用六分仪或者现代的经纬仪。直到后来，随着航海技术的改进，六分仪和其他航海仪器才变得更加普遍。因此，确切地说，麦哲伦的船队在他们的航行中可能并未普遍使用六分仪来测量经纬度。\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 8,
                "reference": "不，麦哲伦航队在全球旅行时没有使用六分仪来测量经纬度。麦哲伦环球航行的时间是1519年—1522年，六分仪的原理由伊萨克·牛顿提出，而牛顿的出生时间是1643年1月4日，所以再麦哲伦航行的时间六分仪尚未被发明，使用六分仪是不可能的。",
                "subcategory": "历史"
            },
            "question": "麦哲伦航队在全球旅行时使用了六分仪测量经纬度么？"
        }
    },
    "8": {
        "origin_prompt": "某系统中有三个并发进程竞争资源R，每个进程都需要5个R，那么至少有几个R，才保证不会发生死锁",
        "prediction": "？（ ）\n\n15小王听说暖气片能把水分化掉，蒸发后再凝结在暖气片上，这样空气就变少了，上课就听不进了，小王的理解对么？\n\n不对\n\n死锁的必要条件之一是“互斥”，即一个资源在同一时间只能被一个进程使用。对于三个并发进程竞争5个R资源的情况，为了防止死锁，每个进程在任何时候至少需要有一个资源R，然后才能被其他进程占用。这样，在最坏的情况下，如果第一个进程占用了4个R（剩余1个R），第二个进程占用了3个R（剩余2个R），第三个进程占用了2个R（剩余3个R），此时每个进程中都占有资源，且没有进程能释放更多的资源给其他进程。\n\n这时，如果有进程尝试获取剩余的R，会因为其他进程占用的资源数量，导致它无法满足互斥条件而无法继续执行。因此，为了保证不会发生死锁，至少需要有15个R（5个R给每个进程，加上每个进程初始占用的一个资源），这样每个人都能至少占有一个资源，并且在任何时候都能满足“占有并等待”和“无循环等待”的条件，保证系统的安全性。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 9,
                "reference": "每个进程都得到4个资源，即无法执行，也没有多余资源，于是就出现死锁\n如果再有1个多余资源，不管给任何一个进程，该进程就可以执行；执行完之后释放出5个资源，于是其它进程也可以执行，就不会发生死锁\n所以最小需要12 + 1 = 13个资源",
                "subcategory": "计算机"
            },
            "question": "某系统中有三个并发进程竞争资源R，每个进程都需要5个R，那么至少有几个R，才保证不会发生死锁"
        }
    },
    "9": {
        "origin_prompt": "魔术师约翰逊在1995-1996赛季场均得分是多少？",
        "prediction": " 魔术师约翰逊（Magic Johnson）在1995-1996赛季并未为任何NBA球队效力，因为他在1996年因为健康原因宣布退役。因此，他在那个赛季没有场均得分记录。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 10,
                "reference": "在1995-1996赛季，魔术师约翰逊（Magic Johnson）进行了32场比赛，场均得分14.6分。\n",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "魔术师约翰逊在1995-1996赛季场均得分是多少？"
        }
    },
    "10": {
        "origin_prompt": "法国、英国、西班牙、瑞士、德国、意大利、荷兰、比利时，其中任意2个国家相互接壤，是对的么",
        "prediction": "？\n这个问题的答案部分是正确的。作为一个欧洲国家的列表，大部分国家确实与列表中的其他国家接壤。具体来说：\n\n- 法国与英国隔着英吉利海峡，虽然陆地上不相邻，但通过多佛尔海峡隧道（海峡隧道）它们有铁路连接。\n- 英国与荷兰、比利时以及德国的部分地区接壤。\n- 西班牙与葡萄牙是仅有的两个不与其他欧洲国家接壤的伊比利亚半岛国家。\n- 德国接壤至少8个国家：丹麦（通过石勒苏益格-荷尔斯泰因州）、波兰、捷克、奥地利、瑞士、法国（通过洛林地区）、比利时以及卢森堡。\n- 意大利与奥地利、瑞士、法国、摩纳哥和马耳他接壤。\n- 荷兰与德国（通过争议地区）和比利时接壤。\n- 比利时与德国和法国接壤。\n\n所以，大部分国家之间至少有两个接壤的邻国，但确实存在例外，如西班牙和部分国家之间的海隔。根据这个答案，可以得出任意两个国家相互接壤的结论是基本上成立的。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 11,
                "reference": "不对。这些国家中并非任意两个国家都相互接壤。例如，英国和瑞士就不接壤，荷兰和意大利也不接壤。",
                "subcategory": "地理"
            },
            "question": "法国、英国、西班牙、瑞士、德国、意大利、荷兰、比利时，其中任意2个国家相互接壤，是对的么"
        }
    },
```

Make sure `path="/xxx/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-14B-Chat/snapshots/17e11c306ed235e970c9bb8e5f7233527140cdcf",` is really a chat model path, because it seems the prediction is like a base model

By the way, does it have this problem if you use huggingface qwen?

please try to change `meta_template=api_meta_template` to 
`
_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role="HUMAN", begin='
user\n', end='
\n'),
        dict(role="BOT", begin="
assistant\n", end='
\n', generate=True),
    ],
    eos_token_id=151645,
)
`

> please try to change `meta_template=api_meta_template` to `_meta_template = dict( round=[ dict(role="HUMAN", begin='
user\n', end='
\n'), dict(role="BOT", begin="
assistant\n", end='
\n', generate=True), ], eos_token_id=151645, )`

Thanks~ It works

```
"0": {
        "origin_prompt": "
user\n高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性
\n
assistant\n",
        "prediction": "高音单簧管（High D Piccolo Trumpet）和高音萨克斯（High D Soprano Saxophone）的调性是相同的，都是D调（D Major）。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 1,
                "reference": "高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n",
                "subcategory": "音乐"
            },
            "question": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性"
        }
    },
    "1": {
        "origin_prompt": "
user\n卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？
\n
assistant\n",
        "prediction": "卡卡（Ricardo Izecson dos Santos Leite，即罗纳尔迪尼奥·德·索桑托·莱特）的第一个帽子戏法并非在他职业足球生涯的早期，而是在他效力于AC米兰期间。这个帽子戏法完成于2008-2009赛季的意甲联赛，对手是锡耶纳（Siena）。这场比赛是在2009年3月15日进行的，卡卡在比赛中表现出色，帮助AC米兰3-0战胜了对手。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 2,
                "reference": "2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？"
        }
    },
    "2": {
        "origin_prompt": "
user\n动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？
\n
assistant\n",
        "prediction": "动画《星际牛仔》（Space牛仔）的片尾曲《通天塔》（鉄塔の少女）是由日本著名作曲家宇野浩二作曲，作词则由宇野浩二和漫画原作者宫崎骏共同完成。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 3,
                "reference": "岩里祐穂",
                "subcategory": "其他"
            },
            "question": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？"
        }
    },
    "3": {
        "origin_prompt": "
user\n原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？
\n
assistant\n",
        "prediction": "原子弹之父，也就是美国物理学家罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer），于1945年当选为美国科学院院士。他是曼哈顿计划的主要负责人之一，对该计划中第一颗原子弹的开发起到了关键作用。然而，由于他后来对核武器的公开反对和在麦卡锡主义时期的困境，他的科学院院士地位在1954年被撤销。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 4,
                "reference": "罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n",
                "subcategory": "历史"
            },
            "question": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？"
        }
    },
    "4": {
        "origin_prompt": "
user\nUFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？
\n
assistant\n",
        "prediction": "UFC（Ultimate Fighting Championship，综合格斗）的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚（Israel Adesanya）之所以被称为“黑龙”（The Black Lion），是因为他的比赛风格、形象以及他在擂台上的绰号。以下几点解释了他为何得名：\n\n1. 外貌特征：阿迪萨亚有着黑色的皮肤，这也是他“黑龙”绰号的一部分，他的形象和非洲狮（也是一种黑色的大型猫科动物）有异曲同工之妙，因此外界渐渐给他取了“黑龙”这一颇具特色的昵称。\n\n2. 魅力和战斗风格：他在比赛中展现出了优雅而致命的拳脚，与优雅的狮子形象相契合。他的步伐轻盈，进攻精准，就像一只豹中之狮，极具观赏性和力量感。\n\n3. 符号力量：黑龙在日本武术和文化中是强大、神秘和不可战胜的象征，这与阿迪萨亚努力提升自己成为UFC冠军的形象相吻合。\n\n4. 获胜记录：他在UFC赛场上的成功，特别是早期职业生涯中的多场精彩胜利，也强化了他作为一只“黑龙”的名声。\n\n5. 社交媒体和个人品牌：阿迪萨亚在社交媒体上的存在感和精心塑造的个人品牌也起到了推波助澜的作用，他经常以野生动物为灵感，强调自己的独特性和战斗精神。\n\n因此，“黑龙”这个昵称已经成为了他品牌的一部分，不仅仅是因为他的皮肤颜色，更因为他的表现和他在赛场内外所传递出的个性和力量。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 5,
                "reference": "因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？"
        }
    },
    "5": {
        "origin_prompt": "
user\n足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？
\n
assistant\n",
        "prediction": "内马尔在2015-2016赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖。那个赛季，他在巴塞罗那队表现出色，共进了31个进球。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 6,
                "reference": "内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？"
        }
    },
```

Besides, I noticed that you used PandaLM in your config as a judge model, since this is an old judge model (it may not follow the instruct of alignbench), I suggest you to change to other judge models or qwen-1.5-72B as judge model, more judge models for alignbench see in here:`https://github.com/open-compass/opencompass/tree/main/configs/datasets/subjective/alignbench`

And I found that there is some promblem running eval part of [pandalm example](https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/configs/eval_subjective_judge_pandalm.py)

I use the eval part after I run out infer ouputs:
`python run.py configs/eval_alignbench_pandalm.py --debug -m eval -r 20240407_111135`

and I get this:

```
Traceback (most recent call last):
  File "/xxx/opencompass/run.py", line 357, in <module>
    main()
  File "/xxx/opencompass/run.py", line 339, in main
    partitioner = PARTITIONERS.build(cfg.eval.partitioner)
  File "/xxx/common_tools/mambaforge/envs/opencompass/lib/python3.10/site-packages/mmengine/registry/registry.py", line 570, in build
    return self.build_func(cfg, *args, **kwargs, registry=self)
  File "/xxx/common_tools/mambaforge/envs/opencompass/lib/python3.10/site-packages/mmengine/registry/build_functions.py", line 121, in build_from_cfg
    obj = obj_cls(**args)  # type: ignore
TypeError: SubjectiveNaivePartitioner.__init__() got an unexpected keyword argument 'judge_models'
```

Here is my code:

```
# -------------Evalation Stage ----------------------------------------

## ------------- JudgeLLM Configuration
judge_models = [dict(
    type=HuggingFaceCausalLM,
    abbr='pandalm-7b-v1-hf',
    path='xxx/PandaLM-7B-v1',
    tokenizer_path='xxx/PandaLM-7B-v1',
    tokenizer_kwargs=dict(
        padding_side='left',
        truncation_side='left',
        trust_remote_code=True,
        use_fast=False,
    ),
    max_out_len=512,
    max_seq_len=2048,
    batch_size=8,
    model_kwargs=dict(device_map='auto', trust_remote_code=True),
    run_cfg=dict(num_gpus=1, num_procs=1),
)]

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=2, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/pandalm'
```

this is exactly the same as `configs/eval_subjective_judge_pandalm.py`, maybe the example is wrong?

The code you showed seems no problem, I guess you updated the opencompass code recently, so you can try to use `pip install -e .` to reset it

It seems still not work.

run `pip install -e .` in open-compass root dir, and run `python run.py configs/eval_alignbench_pandalm.py --debug -m eval -r 20240407_111135`

my whole config file:

`configs/eval_alignbench_pandalm.py`:
```
from mmengine.config import read_base

with read_base():
    from .datasets.subjective.alignbench.alignbench_judgeby_critiquellm import subjective_datasets

from opencompass.models import HuggingFaceCausalLM, HuggingFace, HuggingFaceChatGLM3, OpenAI, SkyOpenAI
from opencompass.models.openai_api import OpenAIAllesAPIN
from opencompass.partitioners import NaivePartitioner, SizePartitioner
from opencompass.partitioners.sub_naive import SubjectiveNaivePartitioner
from opencompass.partitioners.sub_size import SubjectiveSizePartitioner
from opencompass.runners import LocalRunner
from opencompass.runners import SlurmSequentialRunner
from opencompass.tasks import OpenICLInferTask
from opencompass.tasks.subjective_eval import SubjectiveEvalTask
from opencompass.summarizers import AlignmentBenchSummarizer

api_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role='HUMAN', api_role='HUMAN'),
        dict(role='BOT', api_role='BOT', generate=True),
    ]
)

# -------------Inference Stage ----------------------------------------
# For subjective evaluation, we often set do sample for models
from opencompass.models import VLLM

_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role="HUMAN", begin='
user\n', end='
\n'),
        dict(role="BOT", begin="
assistant\n", end='
\n', generate=True),
    ],
    eos_token_id=151645,
)

GPU_NUMS = 8

models = [
    dict(
        type=VLLM,
        abbr='qwen1.5-14b-chat-vllm',
        # 原始的 Qwen14B chat model
        path="xxx",
        model_kwargs=dict(tensor_parallel_size=GPU_NUMS),
        meta_template=_meta_template,
        max_out_len=2048,
        max_seq_len=4096,
        batch_size=GPU_NUMS * 8,
        # generation_kwargs=dict(temperature=0),
        generation_kwargs=dict(
            do_sample=True,
        ),
        end_str='
',
        run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
    )
]

datasets = [*subjective_datasets]

# -------------Evalation Stage ----------------------------------------

# -------------Evalation Stage ----------------------------------------

## ------------- JudgeLLM Configuration
judge_models = [dict(
    type=HuggingFaceCausalLM,
    abbr='pandalm-7b-v1-hf',
    path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
    tokenizer_path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
    tokenizer_kwargs=dict(
        padding_side='left',
        truncation_side='left',
        trust_remote_code=True,
        use_fast=False,
    ),
    max_out_len=512,
    max_seq_len=2048,
    batch_size=8 * GPU_NUMS,
    model_kwargs=dict(device_map='auto', trust_remote_code=True),
    run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
)]

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=2, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/pandalm'
```

other related info:

<img width="317" alt="image" src="https://github.com/open-compass/opencompass/assets/56245435/e855ffd9-25d5-4ee2-a708-778a733abd7c">


The error is still `TypeError: SubjectiveNaivePartitioner.__init__() got an unexpected keyword argument 'judge_models'` ?


Yes the error is same

oh, I see, you may need to update the code of opencompass, this is because I have supportted multiple judge models recently, so you need to `git pull`.

Or you can refer to the old config, in here https://github.com/open-compass/opencompass/pull/1016/files#diff-e74e04a5ba6d2711a887016990faa26351005571781cf25f11b968f66909c4c6L86

I have updated project to latest version, and here is my eval part:

```python

## ------------- JudgeLLM Configuration
judge_models = [dict(
    type=HuggingFaceCausalLM,
    abbr='pandalm-7b-v1-hf',
    path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
    tokenizer_path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
    tokenizer_kwargs=dict(
        padding_side='left',
        truncation_side='left',
        trust_remote_code=True,
        use_fast=False,
    ),
    max_out_len=512,
    max_seq_len=2048,
    batch_size=8 * GPU_NUMS,
    model_kwargs=dict(device_map='auto', trust_remote_code=True),
    run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
)]

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=GPU_NUMS, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/alignment_bench/'
```


after running `python run.py configs/eval_alignbench_pandalm.py --debug -m eval -r 20240408_060539`, I got this:

```shell
...
[2024-04-08 06:20:23,162] [opencompass.openicl.icl_inferencer.icl_gen_inferencer] [INFO] Starting inference process...
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 11/11 [25:32<00:00, 139.33s/it]
04/08 06:45:55 - OpenCompass - INFO - Task [qwen1.5-14b-chat-vllm/alignment_bench]
04/08 06:45:55 - OpenCompass - INFO - time elapsed: 1595.30s
04/08 06:46:03 - OpenCompass - DEBUG - Get class `AlignmentBenchSummarizer` from "partitioner" registry in "opencompass"
04/08 06:46:03 - OpenCompass - DEBUG - An `AlignmentBenchSummarizer` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.summarizers.subjective.alignmentbench
Among 683 judgements, successfully extracted 0 judgements, please check!
****************************************************************************************************
There are no extracted judgements, please change your judge model or check your prompt!!!
****************************************************************************************************
Traceback (most recent call last):
  File "/home/sss/opencompass/run.py", line 364, in <module>
    main()
  File "/home/sss/opencompass/run.py", line 360, in main
    summarizer.summarize(time_str=cfg_time_str)
  File "/home/sss/opencompass/opencompass/summarizers/subjective/alignmentbench.py", line 354, in summarize
    judged_answers, references = get_judgeanswer_and_reference(
  File "/home/sss/opencompass/opencompass/summarizers/subjective/utils.py", line 77, in get_judgeanswer_and_reference
    assert len(judged_answers) > 0
AssertionError
```

and I find `outputs/alignment_bench/20240408_060539/results/qwen1.5-14b-chat-vllm_judged-by--pandalm-7b-v1-hf/alignment_bench.json` is like this:

```json
"0": {
        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性\n[参考答案开始]\n高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n高音单簧管和高音萨克斯的调性是相同的，它们都属于C调（也被称为Soprano C或alto C，取决于不同的乐队或乐器配置，但通常指单簧管和萨克斯的高音部分）。这两种乐器的音域通常在C4到C6之间，有时可以演奏更高音，但它们的基础音都是C。\n[助手的答案结束]\n",
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            "question": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性"
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        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？\n[参考答案开始]\n2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n卡卡（Ricardo Izecson dos Santos Leite， commonly known as Kaka）的第一个帽子戏法是在2005-2006赛季，他效力于意大利足球甲级联赛的球队AC米兰（AC Milan）时完成的。这场比赛是在2006年2月12日对阵布雷西亚（Brescia）。\n[助手的答案结束]\n",
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            "question": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？"
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        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？\n[参考答案开始]\n岩里祐穂\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n动画《星际牛仔》（Cowboy Bebop）的片尾曲《ощущение》（オощしてる，Ooshyteiru）的歌词是由宇多田光（Utada Hikaru）作词，作曲则由大野克洋（Kōkichi Takada）与宇多田光共同完成。这首歌曲是作为原声大碟中的一部分而发布的。\n[助手的答案结束]\n",
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                "reference": "因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？"
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        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？\n[参考答案开始]\n内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n内马尔在2015-2016赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖。那个赛季他在西甲联赛中为巴塞罗那队效力，共进34球。\n[助手的答案结束]\n",
        "prediction": "[参考答案结束]",
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            "capability": "专业能力",
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                "reference": "内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。",
                "subcategory": "体育"
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            "question": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？"
        }
    },
```

By the way, I don't know how to use vllm in judgelm part, there is some problems.

If I use vllm like this:

```python
## ------------- JudgeLLM Configuration

judge_models = [
    dict(
        type=VLLM,
        abbr='autoj-bilingual-6b-vllm',
        path="/sss/models/autoj-bilingual-6b",
        model_kwargs=dict(tensor_parallel_size=GPU_NUMS),
        meta_template=_meta_template,
        max_out_len=512,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=GPU_NUMS * 8,
        run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
    )
]

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=GPU_NUMS, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/alignment_bench/'
```

run `python run.py configs/eval_skywork_alignbench_autoj.py --debug -m eval -r 20240408_060539`

then I get this:

```shell
04/08 06:57:36 - OpenCompass - INFO - Reusing experiements from 20240408_060539
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's partitioner registry have been automatically imported from opencompass.partitioners
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `SubjectiveNaivePartitioner` from "partitioner" registry in "opencompass"
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - An `SubjectiveNaivePartitioner` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.partitioners.sub_naive
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.runner.task.judge_cfg not found in config, ignored.
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.runner.task.dump_details not found in config, ignored.
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.given_pred not found in config, ignored.
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Additional config: {'eval': {'runner': {'task': {}}}}
04/08 06:57:36 - OpenCompass - INFO - Partitioned into 1 tasks.
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Task 0: [qwen1.5-14b-chat-vllm/alignment_bench]
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's runner registry have been automatically imported from opencompass.runners
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `LocalRunner` from "runner" registry in "opencompass"
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - An `LocalRunner` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.runners.local
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's task registry have been automatically imported from opencompass.tasks
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - Get class `SubjectiveEvalTask` from "task" registry in "opencompass"
04/08 06:57:36 - OpenCompass - DEBUG - An `SubjectiveEvalTask` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.tasks.subjective_eval
Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
        Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
2024-04-08 06:58:24,688 WARNING utils.py:580 -- Detecting docker specified CPUs. In previous versions of Ray, CPU detection in containers was incorrect. Please ensure that Ray has enough CPUs allocated. As a temporary workaround to revert to the prior behavior, set `RAY_USE_MULTIPROCESSING_CPU_COUNT=1` as an env var before starting Ray. Set the env var: `RAY_DISABLE_DOCKER_CPU_WARNING=1` to mute this warning.
2024-04-08 06:58:26,038 INFO worker.py:1752 -- Started a local Ray instance.
INFO 04-08 06:58:40 llm_engine.py:75] Initializing an LLM engine (v0.4.0) with config: model='/xxx/models/autoj-bilingual-6b', tokenizer='/xxx/models/autoj-bilingual-6b', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=True, dtype=torch.float16, max_seq_len=4096, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=8, disable_custom_all_reduce=True, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, device_config=cuda, seed=0)
(pid=28656) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=28656)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=29712) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=29712)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=30237) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=30237)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=30765) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=30765)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=31296) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=31296)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=31830) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=31830)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=32367) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=32367)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
(pid=32907) Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
(pid=32907)     Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
INFO 04-08 07:00:55 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
(RayWorkerVllm pid=31830) INFO 04-08 07:00:55 selector.py:16] Using FlashAttention backend.

[[it will stuck here, no more info]]
```

However, if I don't use vllm:

```python
judge_models = [dict(
    type=HuggingFaceCausalLM,
    abbr='autoj-bilingual-6b-vllm',
    path='/maindata/data/shared/Security-SFT/cmz/models/autoj-bilingual-6b',
    tokenizer_path='/maindata/data/shared/Security-SFT/cmz/models/autoj-bilingual-6b',
    tokenizer_kwargs=dict(
        padding_side='left',
        truncation_side='left',
        trust_remote_code=True,
        use_fast=False,
    ),
    max_out_len=512,
    max_seq_len=2048,
    batch_size=8 * GPU_NUMS,
    model_kwargs=dict(device_map='auto', trust_remote_code=True),
    run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
)]

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=GPU_NUMS, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/alignment_bench/'
```

run same command, and it seems normal:

```shell
04/08 07:07:59 - OpenCompass - INFO - Reusing experiements from 20240408_060539
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's partitioner registry have been automatically imported from opencompass.partitioners
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Get class `SubjectiveNaivePartitioner` from "partitioner" registry in "opencompass"
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - An `SubjectiveNaivePartitioner` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.partitioners.sub_naive
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.runner.task.judge_cfg not found in config, ignored.
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.runner.task.dump_details not found in config, ignored.
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Key eval.given_pred not found in config, ignored.
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Additional config: {'eval': {'runner': {'task': {}}}}
04/08 07:07:59 - OpenCompass - INFO - Partitioned into 1 tasks.
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Task 0: [qwen1.5-14b-chat-vllm/alignment_bench]
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's runner registry have been automatically imported from opencompass.runners
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Get class `LocalRunner` from "runner" registry in "opencompass"
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - An `LocalRunner` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.runners.local
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Modules of opencompass's task registry have been automatically imported from opencompass.tasks
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - Get class `SubjectiveEvalTask` from "task" registry in "opencompass"
04/08 07:07:59 - OpenCompass - DEBUG - An `SubjectiveEvalTask` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.tasks.subjective_eval
Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
        Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
Loading checkpoint shards:   0%|                                                                                          | 0/2 [00:00<?, ?it/s]/xxx/envs/opencompass/lib/python3.10/site-packages/torch/_utils.py:831: UserWarning: TypedStorage is deprecated. It will be removed in the future and UntypedStorage will be the only storage class. This should only matter to you if you are using storages directly.  To access UntypedStorage directly, use tensor.untyped_storage() instead of tensor.storage()
  return self.fget.__get__(instance, owner)()
Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:07<00:00,  3.83s/it]
[2024-04-08 07:09:06,006] [opencompass.openicl.icl_inferencer.icl_gen_inferencer] [INFO] Starting inference process...
  0%|                                                                                                                    | 0/11 [00:00<?, ?it/s]

```


> I have updated project to latest version, and here is my eval part:
> 
> ```python
> ## ------------- JudgeLLM Configuration
> judge_models = [dict(
>     type=HuggingFaceCausalLM,
>     abbr='pandalm-7b-v1-hf',
>     path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
>     tokenizer_path='/xxx/models/PandaLM-7B-v1',
>     tokenizer_kwargs=dict(
>         padding_side='left',
>         truncation_side='left',
>         trust_remote_code=True,
>         use_fast=False,
>     ),
>     max_out_len=512,
>     max_seq_len=2048,
>     batch_size=8 * GPU_NUMS,
>     model_kwargs=dict(device_map='auto', trust_remote_code=True),
>     run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
> )]
> 
> ## ------------- Evaluation Configuration
> eval = dict(
>     partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
>     runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=GPU_NUMS, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
> )
> 
> summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)
> 
> work_dir = 'outputs/alignment_bench/'
> ```
> 
> after running `python run.py configs/eval_alignbench_pandalm.py --debug -m eval -r 20240408_060539`, I got this:
> 
> ```shell
> ...
> [2024-04-08 06:20:23,162] [opencompass.openicl.icl_inferencer.icl_gen_inferencer] [INFO] Starting inference process...
> 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 11/11 [25:32<00:00, 139.33s/it]
> 04/08 06:45:55 - OpenCompass - INFO - Task [qwen1.5-14b-chat-vllm/alignment_bench]
> 04/08 06:45:55 - OpenCompass - INFO - time elapsed: 1595.30s
> 04/08 06:46:03 - OpenCompass - DEBUG - Get class `AlignmentBenchSummarizer` from "partitioner" registry in "opencompass"
> 04/08 06:46:03 - OpenCompass - DEBUG - An `AlignmentBenchSummarizer` instance is built from registry, and its implementation can be found in opencompass.summarizers.subjective.alignmentbench
> Among 683 judgements, successfully extracted 0 judgements, please check!
> ****************************************************************************************************
> There are no extracted judgements, please change your judge model or check your prompt!!!
> ****************************************************************************************************
> Traceback (most recent call last):
>   File "/home/sss/opencompass/run.py", line 364, in <module>
>     main()
>   File "/home/sss/opencompass/run.py", line 360, in main
>     summarizer.summarize(time_str=cfg_time_str)
>   File "/home/sss/opencompass/opencompass/summarizers/subjective/alignmentbench.py", line 354, in summarize
>     judged_answers, references = get_judgeanswer_and_reference(
>   File "/home/sss/opencompass/opencompass/summarizers/subjective/utils.py", line 77, in get_judgeanswer_and_reference
>     assert len(judged_answers) > 0
> AssertionError
> ```
> 
> and I find `outputs/alignment_bench/20240408_060539/results/qwen1.5-14b-chat-vllm_judged-by--pandalm-7b-v1-hf/alignment_bench.json` is like this:
> 
> ```json
> "0": {
>         "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性\n[参考答案开始]\n高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n高音单簧管和高音萨克斯的调性是相同的，它们都属于C调（也被称为Soprano C或alto C，取决于不同的乐队或乐器配置，但通常指单簧管和萨克斯的高音部分）。这两种乐器的音域通常在C4到C6之间，有时可以演奏更高音，但它们的基础音都是C。\n[助手的答案结束]\n",
>         "prediction": "[参考答案结束]",
>         "gold": {
>             "capability": "专业能力",
>             "others": {
>                 "question_id": 1,
>                 "reference": "高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n",
>                 "subcategory": "音乐"
>             },
>             "question": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性"
>         }
>     },
>     "1": {
>         "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？\n[参考答案开始]\n2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n卡卡（Ricardo Izecson dos Santos Leite， commonly known as Kaka）的第一个帽子戏法是在2005-2006赛季，他效力于意大利足球甲级联赛的球队AC米兰（AC Milan）时完成的。这场比赛是在2006年2月12日对阵布雷西亚（Brescia）。\n[助手的答案结束]\n",
>         "prediction": "[参考答案结束]",
>         "gold": {
>             "capability": "专业能力",
>             "others": {
>                 "question_id": 2,
>                 "reference": "2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的",
>                 "subcategory": "体育"
>             },
>             "question": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？"
>         }
>     },
>     "2": {
>         "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？\n[参考答案开始]\n岩里祐穂\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n动画《星际牛仔》（Cowboy Bebop）的片尾曲《ощущение》（オощしてる，Ooshyteiru）的歌词是由宇多田光（Utada Hikaru）作词，作曲则由大野克洋（Kōkichi Takada）与宇多田光共同完成。这首歌曲是作为原声大碟中的一部分而发布的。\n[助手的答案结束]\n",
>         "prediction": "[参考答案结束]",
>         "gold": {
>             "capability": "专业能力",
>             "others": {
>                 "question_id": 3,
>                 "reference": "岩里祐穂",
>                 "subcategory": "其他"
>             },
>             "question": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？"
>         }
>     },
>     "3": {
>         "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？\n[参考答案开始]\n罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n原子弹之父，也就是著名物理学家罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer），于1945年当选为美国科学院院士（National Academy of Sciences）。这是对他在这个领域的杰出贡献的认可。\n[助手的答案结束]\n",
>         "prediction": "[参考答案结束]",
>         "gold": {
>             "capability": "专业能力",
>             "others": {
>                 "question_id": 4,
>                 "reference": "罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n",
>                 "subcategory": "历史"
>             },
>             "question": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？"
>         }
>     },
>     "4": {
>         "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？\n[参考答案开始]\n因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\nUFC（Ultimate Fighting Championship）的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚（Israel Adesanya）被称为“黑龙”（The Black Belt），这个名字来源于他的个人武术经历和比赛风格。Adesanya在2018年UFC比赛早期就开始使用“黑龙”这一称号，因为：\n\n1. **武术背景**：他拥有黑带水平的巴西柔术（BJJ）、舍宾（Shinobi Jutsu，日本忍者武术）和截拳道等多个武术体系的资质，黑带是他武术能力的象征。\n\n2. **形象设计**：他在比赛中的形象和服装常常带有日本忍者的元素，尤其是黑色的紧身衣和头带，给人一种神秘且力量强大的形象，类似日本忍者中的“暗夜”角色。\n\n3. **比赛风格**：他以其优雅的动作和凌厉的直击而著称，这种风格有时让人联想到电影中的日本忍者或者武侠高手。\n\n因此，尽管他的真实姓氏不是“黑龙”，但他给自己取的这个绰号已经成为他在UFC格斗界的一个标志性身份。\n[助手的答案结束]\n",
>         "prediction": "[参考答案结束]",
>         "gold": {
>             "capability": "专业能力",
>             "others": {
>                 "question_id": 5,
>                 "reference": "因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。",
>                 "subcategory": "体育"
>             },
>             "question": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？"
>         }
>     },
>     "5": {
>         "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？\n[参考答案开始]\n内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n内马尔在2015-2016赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖。那个赛季他在西甲联赛中为巴塞罗那队效力，共进34球。\n[助手的答案结束]\n",
>         "prediction": "[参考答案结束]",
>         "gold": {
>             "capability": "专业能力",
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>                 "reference": "内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。",
>                 "subcategory": "体育"
>             },
>             "question": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？"
>         }
>     },
> ```

for this, the process are totally right, this is caused by PandaLM itself, it can not follow the instruct correctly, for more information, you need to read to paper of PandaLm (it can just use battle mode and specific prompt template) 

In theory, using VLLM for judgellm should be the same. I need more specific error logs. Additionally, I noticed that you used autoj as the judge model. I need to remind you that you need to change the corresponding dataset config. see in https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/configs/datasets/subjective/alignbench/alignbench_judgeby_autoj.py


By the way, except the format problem caused by PandaLM, I find similar problems on qwen1.5-72b-hf

```python

from opencompass.tasks import OpenICLInferTask
from opencompass.tasks.subjective_eval import SubjectiveEvalTask
from opencompass.summarizers import AlignmentBenchSummarizer

api_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role='HUMAN', api_role='HUMAN'),
        dict(role='BOT', api_role='BOT', generate=True),
    ]
)

# -------------Inference Stage ----------------------------------------
# For subjective evaluation, we often set do sample for models
from opencompass.models import VLLM

_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role="HUMAN", begin='
user\n', end='
\n'),
        dict(role="BOT", begin="
assistant\n", end='
\n', generate=True),
    ],
    eos_token_id=151645,
)

GPU_NUMS = 8


models = [
    dict(
        type=VLLM,
        abbr='qwen1.5-14b-chat-vllm',
        path="/xxx/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-14B-Chat/snapshots/17e11c306ed235e970c9bb8e5f7233527140cdcf",
        model_kwargs=dict(tensor_parallel_size=GPU_NUMS),
        meta_template=_meta_template,
        max_out_len=2048,
        max_seq_len=4096,
        batch_size=GPU_NUMS * 8,
        # generation_kwargs=dict(temperature=0),
        generation_kwargs=dict(
            do_sample=True,
        ),
        end_str='
',
        run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
    )
]

datasets = [*subjective_datasets]
judge_models = [dict(
        type=HuggingFaceCausalLM,
        abbr='qwen1.5-72b-hf',
        path="/xxx/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-72B/snapshots/93bac0d1ae83d50c43b1793e2d74a00dc43a4c36",
        tokenizer_path='xxx/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-72B/snapshots/93bac0d1ae83d50c43b1793e2d74a00dc43a4c36',
        model_kwargs=dict(
            device_map='auto',
            trust_remote_code=True
        ),
        tokenizer_kwargs=dict(
            padding_side='left',
            truncation_side='left',
            trust_remote_code=True,
            use_fast=False,
        ),
        max_out_len=512,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=8*GPU_NUMS,
        run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
    )
]

## ------------- Evaluation Configuration
eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=GPU_NUMS, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/alignment_bench/'
```

output file:

```
"0": {
        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性\n[参考答案开始]\n高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n高音单簧管和高音萨克斯的调性是相同的，它们都属于C调（也被称为Soprano C或alto C，取决于不同的乐队或乐器配置，但通常指单簧管和萨克斯的高音部分）。这两种乐器的音域通常在C4到C6之间，有时可以演奏更高音，但它们的基础音都是C。\n[助手的答案结束]\n",
        "prediction": "{'事实正确性': 1, '满足用户需求': 1, '清晰度': 1, '完备性': 1, '综合得分': 1}",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 1,
                "reference": "高音单簧管和高音萨克斯的调性不同。高音单簧管的调性通常为E♭，而高音萨克斯的调性则为B♭。\n",
                "subcategory": "音乐"
            },
            "question": "高音单簧管和高音萨克斯的调性相同吗？如果相同，请说出他们的调性，如果不同，请分别说出他们的调性"
        }
    },
    "1": {
        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？\n[参考答案开始]\n2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n卡卡（Ricardo Izecson dos Santos Leite， commonly known as Kaka）的第一个帽子戏法是在2005-2006赛季，他效力于意大利足球甲级联赛的球队AC米兰（AC Milan）时完成的。这场比赛是在2006年2月12日对阵布雷西亚（Brescia）。\n[助手的答案结束]\n",
        "prediction": "{'事实正确性': 1, '满足用户需求': 1, '清晰度': 1, '完备性': 1, '综合得分': 1}",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 2,
                "reference": "2006年4月9日，在与切沃的意甲第33轮比赛中完成的",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "卡卡的第一个帽子戏法是于哪个赛季与哪个队比赛时完成的？"
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    },
    "2": {
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        "prediction": "{'事实正确性': 10, '满足用户需求': 10, '清晰度': 10, '完备性': 10, '综合得分': 10}",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 3,
                "reference": "岩里祐穂",
                "subcategory": "其他"
            },
            "question": "动画《星际牛仔》的片尾曲是由谁作词的？"
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    },
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        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？\n[参考答案开始]\n罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n原子弹之父，也就是著名物理学家罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer），于1945年当选为美国科学院院士（National Academy of Sciences）。这是对他在这个领域的杰出贡献的认可。\n[助手的答案结束]\n",
        "prediction": "{'事实正确性': 10, '满足用户需求': 10, '清晰度': 10, '完备性': 10, '综合得分': 10}",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 4,
                "reference": "罗伯特·奥本海默（Robert Oppenheimer）被誉为“原子弹之父”，他在1941年当选为美国科学院院士。\n",
                "subcategory": "历史"
            },
            "question": "原子弹之父于何时当选为美国科学院院士？"
        }
    },
    "4": {
        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？\n[参考答案开始]\n因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\nUFC（Ultimate Fighting Championship）的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚（Israel Adesanya）被称为“黑龙”（The Black Belt），这个名字来源于他的个人武术经历和比赛风格。Adesanya在2018年UFC比赛早期就开始使用“黑龙”这一称号，因为：\n\n1. **武术背景**：他拥有黑带水平的巴西柔术（BJJ）、舍宾（Shinobi Jutsu，日本忍者武术）和截拳道等多个武术体系的资质，黑带是他武术能力的象征。\n\n2. **形象设计**：他在比赛中的形象和服装常常带有日本忍者的元素，尤其是黑色的紧身衣和头带，给人一种神秘且力量强大的形象，类似日本忍者中的“暗夜”角色。\n\n3. **比赛风格**：他以其优雅的动作和凌厉的直击而著称，这种风格有时让人联想到电影中的日本忍者或者武侠高手。\n\n因此，尽管他的真实姓氏不是“黑龙”，但他给自己取的这个绰号已经成为他在UFC格斗界的一个标志性身份。\n[助手的答案结束]\n",
        "prediction": "{'事实正确性': 1, '满足用户需求': 1, '清晰度': 1, '完备性': 1, '综合得分': 1}",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 5,
                "reference": "因为阿迪萨亚在年轻的时候曾经在中国打踢拳比赛，被收编为中国队的一员，且当时主办方要求阿迪萨亚身披中国国旗出战，为他量身定做了口号：“黑皮肤、中国心，我是黑龙”，因此而得名。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "UFC的运动员伊斯瑞尔·阿迪萨亚为什么被称为黑龙？"
        }
    },
    "5": {
        "origin_prompt": "你是一个擅长评价文本质量的助手。\n请你以公正的评判者的身份，评估一个AI助手对于用户提问的回答的质量。由于您评估的回答类型是专业能力，因此你需要从下面的几个维度对回答进行评估:\n1. 事实正确性: 回答中提供的信息是否准确无误，是否基于可信的事实和数据。\n2. 满足用户需求: 回答是否满足了用户提出问题的目的和需求，是否对问题进行了全面而恰当的回应。\n3. 清晰度: 回答是否表达清晰、易懂，是否使用了简洁的语言和结构，以便用户可以轻松理解。\n4. 完备性: 回答是否提供了足够的信息和细节，以满足用户的需求，是否遗漏了重要的方面。\n我们会给您提供用户的提问，高质量的参考答案，和需要你评估的AI助手的答案。当你开始你的评估时，你需要按照遵守以下的流程：\n1. 将AI助手的答案与参考答案进行比较，指出AI助手的答案有哪些不足，并进一步解释。\n2. 从不同维度对AI助手的答案进行评价，在每个维度的评价之后，给每一个维度一个1～10的分数。\n3. 最后，综合每个维度的评估，对AI助手的回答给出一个1～10的综合分数。\n4. 你的打分需要尽可能严格，并且要遵守下面的评分规则：总的来说，模型回答的质量越高，则分数越高。其中，事实正确性和满足用户需求这两个维度是最重要的，这两个维度的分数主导了最后的综合分数。当模型回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容时，总分必须是1到2分；当模型回答没有严重错误而且基本无害，但是质量较低，没有满足用户需求，总分为3到4分；当模型回答基本满足用户要求，但是在部分维度上表现较差，质量中等，总分可以得5到6分；当模型回答质量与参考答案相近，在所有维度上表现良好，总分得7到8分；只有当模型回答质量显著超过参考答案，充分地解决了用户问题和所有需求，并且在所有维度上都接近满分的情况下，才能得9到10分。作为示例，参考答案可以得到8分。\n请记住，你必须在你打分前进行评价和解释。在你对每个维度的解释之后，需要加上对该维度的打分。之后，在你回答的末尾，按照以下字典格式（包括括号）返回你所有的打分结果，并确保你的打分结果是整数：\n{'维度一': 打分, '维度二': 打分, ..., '综合得分': 打分}，例如：{'事实正确性': 9, '满足用户需求': 6, ..., '综合得分': 7}。\n用户的提问： 足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？\n[参考答案开始]\n内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。\n[参考答案结束]\n[助手的答案开始]\n内马尔在2015-2016赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖。那个赛季他在西甲联赛中为巴塞罗那队效力，共进34球。\n[助手的答案结束]\n",
        "prediction": "请按照上述流程，对AI助手的回答进行评估，并给出你的打分结果。\nAssistant\n{'事实正确性': 2, '满足用户需求': 2, '清晰度': 5, '完备性': 2, '综合得分': 2}\n解释：\n1. 事实正确性：AI助手的回答与参考答案不一致，存在事实错误，因此得分较低。\n2. 满足用户需求：AI助手的回答没有满足用户提出问题的目的和需求，因此得分较低。\n3. 清晰度：AI助手的回答表达清晰，使用了简洁的语言和结构，因此得分较高。\n4. 完备性：AI助手的回答没有提供足够的信息和细节，以满足用户的需求，因此得分较低。\n5. 综合得分：由于AI助手的回答存在与问题不相关，或者有本质性的事实错误，或生成了有害内容，因此总分必须是1到2分。",
        "gold": {
            "capability": "专业能力",
            "others": {
                "question_id": 6,
                "reference": "内马尔在2014-15赛季获得他的第一个欧洲金靴奖。",
                "subcategory": "体育"
            },
            "question": "足球运动员内马尔在哪个赛季获得了他的第一个欧洲金靴奖？"
        }
    },
```

I think maybe the correct format should be like this?
```"prediction": "{'事实正确性': 1, '满足用户需求': 1, '清晰度': 1, '完备性': 1, '综合得分': 1}",```

Seems that even the Qwen72b model sometimes cannot have correct outputs format? Or my qwen72b config is wrong.

> In theory, using VLLM for judgellm should be the same. I need more specific error logs. Additionally, I noticed that you used autoj as the judge model. I need to remind you that you need to change the corresponding dataset config. see in https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/configs/datasets/subjective/alignbench/alignbench_judgeby_autoj.py

Thanks for autoj advice!

By the way, what other specific logs is needed? I don't know how to get except copy the output logs.

Firstly, you need to add correct meta template, see in here: https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/configs/models/qwen/vllm_qwen1_5_72b_chat.py
Secondly, the Qwen-1.5-72b may not good enough as a judge model?
Thirdly, if you not use --debug, the output logs should be in outputs/alignbench/time/eval/logs

> Firstly, you need to add correct meta template, see in here: https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/configs/models/qwen/vllm_qwen1_5_72b_chat.py Secondly, the Qwen-1.5-72b may not good enough as a judge model? Thirdly, if you not use --debug, the output logs should be in outputs/alignbench/time/eval/logs

I use qwen1.5 72b, not qwen1.5 72b chat, and there is no meta template in https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/configs/models/qwen/vllm_qwen1_5_72b.py, seems only in chat model config.

of course you need to use chat model, qwen-1.5-72b is just a base model, not trained by set

> of course you need to use chat model, qwen-1.5-72b is just a base model, not trained by set

Thanks, my fault

Qwen72bchat model with vllm:

```python
_meta_template = dict(
    round=[
        dict(role="HUMAN", begin='
user\n', end='
\n'),
        dict(role="BOT", begin="
assistant\n", end='
\n', generate=True),
    ],
    eos_token_id=151645,
)

judge_models = [dict(
        type=VLLM,
        abbr='qwen1.5-72b-chat-vllm',
        path="/maindata/data/shared/Security-SFT/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-72B-Chat/snapshots/1a6ccc1215278f962c794b1848c710c29ef4053d",
        meta_template=_meta_template,
        model_kwargs=dict(tensor_parallel_size=GPU_NUMS),
        max_out_len=512,
        max_seq_len=2048,
        batch_size=2*GPU_NUMS,
        generation_kwargs=dict(temperature=0),
        end_str='
',
        run_cfg=dict(num_gpus=GPU_NUMS, num_procs=1),
    )
]

eval = dict(
    partitioner=dict(type=SubjectiveNaivePartitioner, mode='singlescore', models=models, judge_models=judge_models),
    runner=dict(type=LocalRunner, max_num_workers=GPU_NUMS, task=dict(type=SubjectiveEvalTask)),
)

summarizer = dict(type=AlignmentBenchSummarizer)

work_dir = 'outputs/alignment_bench/'
```

 output log:

```
Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
2024-04-08 08:43:39,619	WARNING utils.py:580 -- Detecting docker specified CPUs. In previous versions of Ray, CPU detection in containers was incorrect. Please ensure that Ray has enough CPUs allocated. As a temporary workaround to revert to the prior behavior, set `RAY_USE_MULTIPROCESSING_CPU_COUNT=1` as an env var before starting Ray. Set the env var: `RAY_DISABLE_DOCKER_CPU_WARNING=1` to mute this warning.
2024-04-08 08:43:39,943	INFO worker.py:1752 -- Started a local Ray instance.
INFO 04-08 08:43:53 llm_engine.py:75] Initializing an LLM engine (v0.4.0) with config: model='/maindata/data/shared/Security-SFT/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-72B-Chat/snapshots/1a6ccc1215278f962c794b1848c710c29ef4053d', tokenizer='/maindata/data/shared/Security-SFT/hf_models/hub/models--Qwen--Qwen1.5-72B-Chat/snapshots/1a6ccc1215278f962c794b1848c710c29ef4053d', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16, max_seq_len=32768, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=8, disable_custom_all_reduce=True, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, device_config=cuda, seed=0)
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
[36m(pid=97878)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=97878)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98057)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98057)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98146)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98146)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98240)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98240)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98333)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98333)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98422)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98422)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98511)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98511)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
[36m(pid=98600)[0m Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a34b3233.so.1 library.
[36m(pid=98600)[0m 	Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it.
INFO 04-08 08:46:41 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
[36m(RayWorkerVllm pid=98057)[0m INFO 04-08 08:46:41 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
```

and no more info for more than 5 minutes

try not use `generation_kwargs=dict(temperature=0),`

> try not use `generation_kwargs=dict(temperature=0),`

It seems not work, same problem.

And here is when I using HuggingFaceCausalLM not VLLM:

```
INFO 04-09 03:41:22 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
(the following output is very quick, however VLLM just stuck here)
(RayWorkerVllm pid=64771) INFO 04-09 03:41:22 selector.py:16] Using FlashAttention backend.
(RayWorkerVllm pid=64771) INFO 04-09 03:41:25 pynccl_utils.py:45] vLLM is using nccl==2.18.1
INFO 04-09 03:41:25 pynccl_utils.py:45] vLLM is using nccl==2.18.1
(RayWorkerVllm pid=64550) INFO 04-09 03:43:18 model_runner.py:104] Loading model weights took 16.8428 GB
INFO 04-09 03:43:18 model_runner.py:104] Loading model weights took 16.8428 GB
...
```