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| language:
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| - bci
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| - en
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| license: mit
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| tags:
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| - benchmark
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| - mmlu
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| - evaluation
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| - baoule
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| - african-languages
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| - bci
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| - llm-evaluation
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| task_categories:
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| - question-answering
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| - multiple-choice
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| pretty_name: MMLU-Baoulé
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| size_categories:
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| - 10K<n<100K
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| configs:
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| - config_name: default
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| data_files:
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| - split: test
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| path: data/test.parquet
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| # 🇨🇮 MMLU-Baoulé (Massive Multitask Language Understanding en Baoulé)
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| **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.
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| Ce benchmark est publié et maintenu par le laboratoire **Tree-AI-lab** dans le cadre du projet souverain de modèles africains **BABA**.
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| ## 📊 Caractéristiques du jeu de données
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| - **Nombre de questions** : 14 042 (100% du split `test` officiel de MMLU)
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| - **Matières couvertes** : 57 disciplines (STEM, Sciences Humaines, Sciences Sociales, Droit, Médecine, etc.)
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| - **Format** : Questions à choix multiples (QCM) à 4 propositions (A, B, C, D)
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| - **Langue cible** : Baoulé (`bci`)
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| - **Langue source** : Anglais (`en`)
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| ## 🛠 Structure des données
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| Chaque entrée contient les champs suivants :
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| ```json
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| {
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| "id": "mmlu_bci_00000",
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| "subject": "abstract_algebra",
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| "question": "Kplin fie’n i nunnunlɛ’n i degré’n su Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) su.",
|
| "choices": [
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| "0",
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| "4",
|
| "2",
|
| "6"
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| ],
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| "answer": 1,
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| "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"
|
| }
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| ```
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| ## 🚀 Utilisation avec la bibliothèque `datasets`
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| ```python
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| from datasets import load_dataset
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|
| dataset = load_dataset("Tree-AI-lab/MMLU_banchmark_baoule")
|
| print(dataset["test"][0])
|
| ```
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| ## 📜 Licence
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| MIT License.
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