支持新数据集

尽管 OpenCompass 已经包含了大多数常用数据集，用户在支持新数据集的时候需要完成以下几个步骤：

在 opencompass/datasets 文件夹新增数据集脚本 mydataset.py, 该脚本需要包含：
- 数据集及其加载方式，需要定义一个 MyDataset 类，实现数据集加载方法 load，该方法为静态方法，需要返回 datasets.Dataset 类型的数据。这里我们使用 huggingface dataset 作为数据集的统一接口，避免引入额外的逻辑。具体示例如下：
```
import datasets
from .base import BaseDataset

class MyDataset(BaseDataset):

    @staticmethod
    def load(**kwargs) -> datasets.Dataset:
        pass
```
- （可选）如果 OpenCompass 已有的评测器不能满足需要，需要用户定义 MyDatasetlEvaluator 类，实现评分方法 score，需要根据输入的 predictions 和 references 列表，得到需要的字典。由于一个数据集可能存在多种 metric，需要返回一个 metrics 以及对应 scores 的相关字典。具体示例如下：
```
from opencompass.openicl.icl_evaluator import BaseEvaluator

class MyDatasetlEvaluator(BaseEvaluator):

    def score(self, predictions: List, references: List) -> dict:
        pass
```
- （可选）如果 OpenCompass 已有的后处理方法不能满足需要，需要用户定义 mydataset_postprocess 方法，根据输入的字符串得到相应后处理的结果。具体示例如下：
```
def mydataset_postprocess(text: str) -> str:
    pass
```

在定义好数据集加载、评测以及数据后处理等方法之后，需要在配置文件中新增以下配置：

from opencompass.datasets import MyDataset, MyDatasetlEvaluator, mydataset_postprocess

mydataset_eval_cfg = dict(
    evaluator=dict(type=MyDatasetlEvaluator),
    pred_postprocessor=dict(type=mydataset_postprocess))

mydataset_datasets = [
    dict(
        type=MyDataset,
        ...,
        reader_cfg=...,
        infer_cfg=...,
        eval_cfg=mydataset_eval_cfg)
]

详细的数据集配置文件以及其他需要的配置文件可以参考配置文件教程，启动任务相关的教程可以参考快速开始教程。