1. 为什么 GSM8K 评测总在“答案格式”上翻车GSM8K 全称 Grade School Math 8K是一套约 8000 道小学数学应用题的英文数据集每题都带逐步推理解答CoT最终答案要求以#### 数字的形式给出。它评估的不是“会不会算术”而是模型能不能把多步推理串起来、保持中间变量一致、最后只输出一个干净的数字。做过评测的人大概都遇到过这种场面模型推理过程看着挺对最后一行却写成The answer is 11 apples.或者干脆把中间步骤的16当答案交上去脚本一比对就判错。这类问题分两层。第一层是提示词和解析逻辑GSM8K 官方要求最终只输出数字如果你的 prompt 没把格式约束讲清楚或者正则只匹配####后面的内容而模型没按这个格式走准确率就会莫名其妙地低。第二层是请求链路复跑评测时如果答案格式乱、甚至请求直接失败那可能根本不是模型的问题而是 Base URL 填错、Key 失效、超时设置不合理导致的。我试过在同一个脚本里换了个地址准确率从 60% 跳到 88%排查半天才发现是通道地址多带了/v1。这篇就从排障视角出发把 GSM8K 评测的请求链路拆开怎么准备 Key、怎么填 Base URL、怎么用同一把 Key 复现请求定位到底是格式提示的问题还是通道地址的问题。适合正在跑评测、被格式和报错折腾的读者。2. 评测前的准备Key 与 Base URL 怎么配TaoToken 在这里的角色很单纯提供 API Key 和 Base URL模型推理仍然由你选的那个模型完成。它不替代模型本身也不改变 GSM8K 的评分逻辑只是把请求通道打通。所以评测脚本里需要改的只有两处认证用的 Key和请求指向的地址。打开https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end创建 Key拿到一串以sk-开头的字符串。然后 Base URL 填https://taotoken.net/api注意不要多带/v1也不要带任何 UTM 参数。很多 OpenAI 兼容脚本默认会在 Base URL 后面拼/v1/chat/completions如果你填成https://taotoken.net/api/v1最终请求就变成/api/v1/v1/chat/completions直接 404。这是评测请求失败最常见的原因之一。配置项正确写法常见错误写法Base URLhttps://taotoken.net/apihttps://taotoken.net/api/v1认证头Authorization: Bearer sk-xxx把 Key 拼进 URL模型名按所选模型填写留空或写错大小写超时60s 以上默认 10s 导致长推理截断注意GSM8K 的 CoT 输出往往几百个 token超时设太短会让请求在推理中途断掉表现就是“答案格式乱”或“空响应”很容易被误判成模型能力问题。3. 可复制的 GSM8K 评测脚本配置下面这段 Python 用 OpenAI 兼容接口跑 GSM8K 测试集重点看base_url、model和答案解析三处。你可以直接改成自己的路径和模型名。import re import json from openai import OpenAI client OpenAI( api_keysk-你的Key, base_urlhttps://taotoken.net/api, # 不要加 /v1 timeout90.0, ) PROMPT_TEMPLATE Solve the following grade school math problem step by step. At the end, output the final answer on a new line in exactly this format: #### number Problem: {question} def extract_answer(text: str): # 优先匹配 GSM8K 标准格式 m re.search(r####\s*([-]?\d[\d,]*\.?\d*), text) if m: return m.group(1).replace(,, ) # 兜底匹配最后一个独立数字 nums re.findall(r[-]?\d[\d,]*\.?\d*, text) return nums[-1].replace(,, ) if nums else None def run_one(question: str): resp client.chat.completions.create( model你的模型名, messages[{role: user, content: PROMPT_TEMPLATE.format(questionquestion)}], temperature0.0, max_tokens1024, ) content resp.choices[0].message.content return content, extract_answer(content) if __name__ __main__: with open(gsm8k_test.jsonl, r, encodingutf-8) as f: items [json.loads(line) for line in f] correct 0 for i, item in enumerate(items[:50]): raw, pred run_one(item[question]) gold item[answer].split(####)[-1].strip().replace(,, ) ok pred gold correct ok print(f[{i}] pred{pred} gold{gold} ok{ok}) print(facc{correct/50:.2%})关键点有三个。第一base_url只写到/apiSDK 会自动补全路径。第二prompt 里明确要求#### number和 GSM8K 官方格式对齐解析正则才有稳定命中率。第三temperature0.0让复跑结果可复现否则同一道题两次跑出不同答案你没法判断是格式问题还是随机性。如果你要长期跑评测、反复调 prompt可以考虑用 Coding Plan 这类方案来管理调用额度避免每次手动换 Key。但核心链路还是上面这套Key Base URL 解析逻辑。4. 验证请求先跑通一道题再全量别一上来就跑 1000 道先用一道题确认链路通。把下面这段单独跑一次看返回结构里有没有choices内容里有没有####。resp client.chat.completions.create( model你的模型名, messages[{role: user, content: PROMPT_TEMPLATE.format( questionJohn has 7 apples. He buys 9 more and gives 5 to his friend. How many apples does he have now? )}], temperature0.0, ) print(resp.choices[0].message.content)期望输出类似John starts with 7 apples. He buys 9 more: 7 9 16. He gives 5 away: 16 - 5 11. #### 11如果这里返回的是 401说明 Key 不对或没带Bearer。如果返回 404八成是 Base URL 多带了/v1。如果返回内容里没有####那是 prompt 或模型遵循格式的问题不是通道问题。这一步能把“链路故障”和“格式故障”分开后面排查就有方向了。链路通了之后再跑全量。建议先跑 50 道看准确率量级再决定要不要调 prompt。GSM8K 测试集官方是 1319 道全量跑之前确认你的额度够用。5. 本篇常见错排查5.1 答案格式乱模型没按####输出表现是解析函数返回None或抓到中间步骤的数字。先检查 prompt 里有没有明确写#### number再检查解析正则是不是只认####。如果模型就是不肯按格式走可以在 prompt 里加一句“Do not include units or explanations after the final answer.”。有些模型对格式指令遵循较弱这时候换一个遵循性更好的模型比改十遍正则更有效。5.2 请求失败404 / 401 / 超时404 优先查 Base URL 是否多带/v1或 UTM 参数。401 查 Key 是否完整、是否过期、请求头格式对不对。超时则把timeout调到 90s 以上GSM8K 的 CoT 输出长10s 默认值根本不够。还有一种情况是并发太高被限流表现是间歇性失败这时候降低并发或加重试。5.3 中间变量不一致导致答案错这不是链路问题是模型推理能力问题。典型表现是第一步算对了第二步用了错误的中间值。排查方法是把模型完整输出打出来人工看推理链在哪一步断的。如果同一道题多次跑结果不稳定把temperature降到 0排除随机性干扰。5.4 准确率异常低但请求都成功如果每道题都返回 200但准确率只有 20%先检查 gold answer 的解析。GSM8K 的answer字段里答案在####后面如果你直接拿整个字段比对肯定全错。另外注意数字格式1,000和1000要统一小数点后的尾零也要处理。提示排障时用同一把 Key、同一个 Base URL 复现请求才能确定问题出在格式提示还是通道地址。换 Key 换地址会让变量太多反而难定位。6. 拿到 Key 之后怎么继续链路排查完接下来就是调 prompt 和选模型。如果你只是想验证某个模型在 GSM8K 上的表现可以直接用模型对话功能快速试几道题不用写脚本。如果要长期跑评测、做对比实验建议把 Key 管理起来用 Coding Plan 这类方式固定调用通道避免每次手动配置。接入文档里有完整的参数说明和错误码对照遇到 4xx 先查文档再改代码比盲目试错快得多。GSM8K 的坑大多不在模型本身而在请求链路和解析逻辑这两层。把 Base URL 填对、把格式约束写清、把解析正则调稳准确率自然就上来了。
