README.md

metadata

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  - bci
  - en
license: mit
tags:
  - benchmark
  - mmlu
  - evaluation
  - baoule
  - african-languages
  - bci
  - llm-evaluation
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  - question-answering
  - multiple-choice
pretty_name: MMLU-Baoulé
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  - 10K<n<100K
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  - config_name: default
    data_files:
      - split: test
        path: data/test.parquet

🇨🇮 MMLU-Baoulé (Massive Multitask Language Understanding en Baoulé)

MMLU-Baoulé est la première adaptation officielle intégrale du célèbre benchmark académique MMLU (Massive Multitask Language Understanding) pour la langue Baoulé (bci), parlée en Côte d'Ivoire.

Ce benchmark est publié et maintenu par le laboratoire Tree-AI-lab dans le cadre du projet souverain de modèles africains BABA.

📊 Caractéristiques du jeu de données

• Nombre de questions : 14 042 (100% du split test officiel de MMLU)
• Matières couvertes : 57 disciplines (STEM, Sciences Humaines, Sciences Sociales, Droit, Médecine, etc.)
• Format : Questions à choix multiples (QCM) à 4 propositions (A, B, C, D)
• Langue cible : Baoulé (bci)
• Langue source : Anglais (en)

🛠 Structure des données

Chaque entrée contient les champs suivants :

{
  "id": "mmlu_bci_00000",
  "subject": "abstract_algebra",
  "question": "Kplin fie’n i nunnunlɛ’n i degré’n su Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) su.",
  "choices": [
    "0",
    "4",
    "2",
    "6"
  ],
  "answer": 1,
  "answer_letter": "B",
  "question_en": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
  "choices_en": [
    "0",
    "4",
    "2",
    "6"
  ],
  "langue_cible": "bci",
  "date_traduction": "2026-09-27T02:05:45.781966+00:00"
}

🚀 Utilisation avec la bibliothèque datasets

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("Tree-AI-lab/MMLU_banchmark_baoule")
print(dataset["test"][0])

📜 Licence

MIT License.