在大模型性能评测过程中，LaTeX公式的解析既关键又极具难度。本文将系统梳理使用sympy库处理LaTeX时常见的问题、对应的解决策略以及修复后的性能差异对比，助力开发者更透彻地理解并规避此类评估障碍。

核心要点

• LaTeX公式解析在大模型评估中的实际价值
• 依赖sympy库解析LaTeX公式的固有缺陷与应对方案
• 修补LM评估工具后，模型性能对比结果解读

本文是 大模型评估排障指南 系列的第二篇，系列其他文章包括：

• 关于推理过程
• 关于公式解析技术
• 关于结果可复现性

LaTeX 解析的挑战所在

解析 LaTeX 本身就非常困难。当模型输出需要以 形式呈现时，这一问题会频繁出现，例如 Hugging Face 的 相关基准。

该基准借助 来表达数学领域的计算与符号。评估的真正难点在于如何正确解析模型输出并与标准答案进行比对。实际经验表明，目前并不存在统一的解析标准。

摘自官方文档

sympy 的局限性

lm-evaluation 框架采用 （Python 符号数学库）来解析并比较 LaTeX 表达式。即使使用 sympy 对真值进行自我比对测试，也仅能获得约 0.94 的准确率。为何会出现如此偏差？深入排查后发现 sympy 无法正确解析某些标准书写格式的表达式。

• 例如：

couldn't parse one of [0,1) 或 [0,1)， I expected one of these: ']'
[0,1)
~~^

couldn't parse one of (-iny,-5]cup[5,iny) or (-iny,-5]cup[5,iny), I expected something else here
(-iny,-5]cup[5,iny)
~~~~~~^

couldn't parse one of -frac{1}{{}2x} or -frac{1}{{}2x}, I don't understand this
-frac{1}{{}2x}
~~~~~~~~~~~^

小提示：即便是专业的数学库（如 sympy），在解析 LaTeX 时也可能因表达式不规范（例如区间简写、冗余花括号）而失败。建议在评估前先对 LaTeX 进行标准化预处理，或引入混合解析策略以提升成功率。

如何缓解这一难题？

重写 并在代码中补齐所需功能；或者通过增加人工核查来提升模型得分。在几乎陷入困境后，我们认为在代码中引入字符串比较检查是一个低成本的缓解方案。

LM 评估工具修复记录

修复效果

以下是修复前后模型 Top 25 的性能对比表格：

（修复前后模型 Top 25 对比结果表格）

常见疑问

• 问：sympy 为何无法解析 [0,1) 这类区间表示？
  答：sympy 仅支持标准数学表达式，而 [0,1) 属于区间记法，并非标准 LaTeX 数学符号，其解析器无法识别这种写法。解决方法包括使用字符串匹配或手动扩展 sympy 的语法规则。
• 问：字符串比较检查的可靠性如何？
  答：对于格式固定、变量替换较少的数学表达式，字符串比较是一种简单有效的补救手段。但如果表达式中包含复杂符号（如积分、求和）或变量命名不一致，仍需要依赖更完善的解析方法。
• 问：在模型评估中如何避免 LaTeX 解析陷阱？
  答：建议在评估前对模型输出和标准答案进行统一的 LaTeX 规范化，例如统一使用 \frac{}{} 替代手写分式，去除多余大括号，并避免使用区间简写。同时，可在评估框架中集成多种解析策略（sympy、latex2sympy、字符串匹配等），以增强鲁棒性。

通过深入理解 LaTeX 解析的难点并采取针对性优化，我们能够显著提高大模型评估的准确度与可信度，防止因工具缺陷而导致对模型性能的误判。