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- name: Winogrande
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- name: Winogrande
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- name: acc_uncertainty
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splits:
- name: GSM8K
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- name: ARC
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- name: Winogrande
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configs:
- config_name: human_v4
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- config_name: v2
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- split: GSM8K
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- split: GSM8K
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- split: GSM8K
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- split: ARC
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- split: HellaSwag
path: v4/HellaSwag-*
- split: Winogrande
path: v4/Winogrande-*
---

The dataset includes multiple configuration versions, each with specific features and data splits. Features primarily involve IRT model parameters, learning rates, training epochs, standard filter ratios, and accuracy and ratios of GPT models. The dataset is divided into several subsets, including GSM8K, ARC, Winogrande, etc., each with different byte counts and example numbers. Additionally, the dataset and download sizes vary across different versions.

原始信息汇总

数据集概述

配置名称：human_v4

• 特征:
  • irt_model: 字符串
  • irt_lr: 字符串
  • irt_epochs: 字符串
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 562.0 字节, 12 示例
  • ARC: 562.0 字节, 12 示例
  • Winogrande: 562.0 字节, 12 示例
• 下载大小: 10550
• 数据集大小: 1686.0

配置名称：human_v4_1

• 特征:
  • irt_model: 字符串
  • irt_lr: 字符串
  • irt_epochs: 字符串
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 562.0 字节, 12 示例
  • ARC: 562.0 字节, 12 示例
  • Winogrande: 562.0 字节, 12 示例
• 下载大小: 10534
• 数据集大小: 1686.0

配置名称：human_v4_2

• 特征:
  • irt_model: 字符串
  • irt_lr: 字符串
  • irt_epochs: 字符串
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 562.0 字节, 12 示例
  • ARC: 562.0 字节, 12 示例
  • Winogrande: 562.0 字节, 12 示例
• 下载大小: 10534
• 数据集大小: 1686.0

配置名称：human_v5

• 特征:
  • sha_index: 字符串
  • irt_model: 字符串
  • irt_lr: 字符串
  • irt_epochs: 字符串
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 6220.0 字节, 120 示例
  • ARC: 6220.0 字节, 120 示例
  • Winogrande: 6220.0 字节, 120 示例
• 下载大小: 15853
• 数据集大小: 18660.0

配置名称：new_v4

• 特征:
  • acc_uncertainty: 浮点数
  • irt_minlikes: 字符串
  • irt_model: 空值
  • irt_lr: 空值
  • irt_epochs: 空值
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_0.0_acc: 浮点数
  • GPT_0.0_ratio: 浮点数
  • GPT_0.5_acc: 浮点数
  • GPT_0.5_ratio: 浮点数
  • GPT_1.0_acc: 浮点数
  • GPT_1.0_ratio: 浮点数
  • GPT_1.5_acc: 浮点数
  • GPT_1.5_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
  • GPT_2.5_acc: 浮点数
  • GPT_2.5_ratio: 浮点数
  • GPT_3.0_acc: 浮点数
  • GPT_3.0_ratio: 浮点数
  • GPT_3.5_acc: 浮点数
  • GPT_3.5_ratio: 浮点数
  • GPT_4.0_acc: 浮点数
  • GPT_4.0_ratio: 浮点数
  • GPT_4.5_acc: 浮点数
  • GPT_4.5_ratio: 浮点数
  • GPT_5.0_acc: 浮点数
  • GPT_5.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 15257.0 字节, 77 示例
  • ARC: 15257.0 字节, 77 示例
  • HellaSwag: 15257.0 字节, 77 示例
  • Winogrande: 15257.0 字节, 77 示例
• 下载大小: 104580
• 数据集大小: 61028.0

配置名称：v1

• 特征:
  • Unnamed: 0: 整数
  • irt_params: 字符串
  • IRT_0_GPT_0: 浮点数
  • IRT_0_GPT_0.5: 浮点数
  • IRT_0_GPT_1.0: 浮点数
  • IRT_0_GPT_1.5: 浮点数
  • IRT_0.02_GPT_0: 浮点数
  • IRT_0.02_GPT_0.5: 浮点数
  • IRT_0.02_GPT_1.0: 浮点数
  • IRT_0.02_GPT_1.5: 浮点数
  • IRT_0.05_GPT_0: 浮点数
  • IRT_0.05_GPT_0.5: 浮点数
  • IRT_0.05_GPT_1.0: 浮点数
  • IRT_0.05_GPT_1.5: 浮点数
  • IRT_0.1_GPT_0: 浮点数
  • IRT_0.1_GPT_0.5: 浮点数
  • IRT_0.1_GPT_1.0: 浮点数
  • IRT_0.1_GPT_1.5: 浮点数
  • IRT_0.15_GPT_0: 浮点数
  • IRT_0.15_GPT_0.5: 浮点数
  • IRT_0.15_GPT_1.0: 浮点数
  • IRT_0.15_GPT_1.5: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 59731 字节, 276 示例
  • ARC: 59733 字节, 276 示例
  • HellaSwag: 59614 字节, 268 示例
  • Winogrande: 59169 字节, 266 示例
• 下载大小: 242426
• 数据集大小: 238247

配置名称：v2

• 特征:
  • Unnamed: 0: 整数
  • irt_params: 字符串
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_0: 浮点数
  • GPT_0.5: 浮点数
  • GPT_1.0: 浮点数
  • GPT_1.5: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 27984 字节, 288 示例
  • ARC: 27984 字节, 288 示例
  • HellaSwag: 29607 字节, 287 示例
  • Winogrande: 29607 字节, 287 示例
• 下载大小: 77892
• 数据集大小: 115182

配置名称：v3

• 特征:
  • acc_uncertainty: 浮点数
  • irt_minlikes: 字符串
  • irt_model: 字符串
  • irt_lr: 浮点数
  • irt_epochs: 整数
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_0.0_acc: 浮点数
  • GPT_0.0_ratio: 浮点数
  • GPT_0.5_acc: 浮点数
  • GPT_0.5_ratio: 浮点数
  • GPT_1.0_acc: 浮点数
  • GPT_1.0_ratio: 浮点数
  • GPT_1.5_acc: 浮点数
  • GPT_1.5_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
  • GPT_2.5_acc: 浮点数
  • GPT_2.5_ratio: 浮点数
  • GPT_3.0_acc: 浮点数
  • GPT_3.0_ratio: 浮点数
  • GPT_3.5_acc: 浮点数
  • GPT_3.5_ratio: 浮点数
  • GPT_4.0_acc: 浮点数
  • GPT_4.0_ratio: 浮点数
  • GPT_4.5_acc: 浮点数
  • GPT_4.5_ratio: 浮点数
  • GPT_5.0_acc: 浮点数
  • GPT_5.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 30372.0 字节, 137 示例
  • ARC: 30372.0 字节, 137 示例
  • HellaSwag: 30372.0 字节, 137 示例
  • Winogrande: 30372.0 字节, 137 示例
• 下载大小: 134172
• 数据集大小: 121488.0

配置名称：v4

• 特征:
  • acc_uncertainty: 浮点数
  • irt_minlikes: 字符串
  • irt_model: 字符串
  • irt_lr: 浮点数
  • irt_epochs: 整数
  • irt_std_filter_ratio: 浮点数
  • GPT_0.0_acc: 浮点数
  • GPT_0.0_ratio: 浮点数
  • GPT_0.5_acc: 浮点数
  • GPT_0.5_ratio: 浮点数
  • GPT_1.0_acc: 浮点数
  • GPT_1.0_ratio: 浮点数
  • GPT_1.5_acc: 浮点数
  • GPT_1.5_ratio: 浮点数
  • GPT_2.0_acc: 浮点数
  • GPT_2.0_ratio: 浮点数
  • GPT_2.5_acc: 浮点数
  • GPT_2.5_ratio: 浮点数
  • GPT_3.0_acc: 浮点数
  • GPT_3.0_ratio: 浮点数
  • GPT_3.5_acc: 浮点数
  • GPT_3.5_ratio: 浮点数
  • GPT_4.0_acc: 浮点数
  • GPT_4.0_ratio: 浮点数
  • GPT_4.5_acc: 浮点数
  • GPT_4.5_ratio: 浮点数
  • GPT_5.0_acc: 浮点数
  • GPT_5.0_ratio: 浮点数
• 分割:
  • GSM8K: 30372.0 字节, 137 示例
  • ARC: 30372.0 字节, 137 示例
  • HellaSwag: 30372.0 字节, 137 示例
  • Winogrande: 30372.0 字节, 137 示例
• 下载大小: 138063
• 数据集大小: 121488.0

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理与心理测量学交叉研究的背景下，mcding-org/Easy2Hard-IRT-tune数据集应运而生。该数据集通过项目反应理论（IRT）参数化方法构建，旨在量化评估大语言模型在不同难度层级上的表现。其构建过程涉及对多个经典基准任务（如GSM8K、ARC、Winogrande及HellaSwag）进行系统性采样，并记录不同IRT模型配置（包括模型类型、学习率、训练轮次及标准差过滤比率）下的GPT系列模型准确率与响应比率。数据集包含多个版本（human_v4至v4），每个版本对应不同的参数空间探索策略，例如在human变体中融入了人工筛选的指标，而在new_v4和v3/v4版本中则引入了不确定性度量与多阈值IRT参数，从而形成了一套结构化的难度-能力映射体系。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度、多粒度的难度标定能力。不同于传统仅依赖正确率的数据集，Easy2Hard-IRT-tune通过IRT参数（如irt_std_filter_ratio、irt_minlikes）与GPT模型在不同温度系数（0.0至5.0）下的准确率和比率相结合，提供了对任务难度与模型能力之间非线性关系的细腻刻画。每个配置均包含多个子集，覆盖数学推理（GSM8K）、科学问答（ARC）、常识推理（HellaSwag）和代词消歧（Winogrande）等认知维度，样本量从12至288不等，适应从探索性分析到稳健模型评估的不同需求。数据字段设计兼具可解释性与扩展性，便于研究者直接关联模型行为与IRT理论中的潜在特质参数。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库便捷加载该数据集，例如使用`load_dataset("mcding-org/Easy2Hard-IRT-tune", "v4")`指定特定配置。加载后，数据以键值对形式呈现，用户可按任务拆分（如GSM8K、ARC）筛选所需子集，并利用`irt_model`、`irt_lr`等字段复现IRT模型训练过程。对于模型难度评估，可直接提取`GPT_*_acc`与`GPT_*_ratio`列，分析不同温度下模型性能随IRT参数的变化趋势。建议结合pandas进行数据清洗与透视分析，或利用matplotlib可视化难度-准确率曲线，以深入理解模型在连续难度谱系上的行为特征。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）评估领域，传统基准测试常因题目难度分布不均而难以精准刻画模型能力，项目反应理论（IRT）作为一种成熟的测量学框架，为量化题目难度与模型能力提供了理论支撑。mcding-org/Easy2Hard-IRT-tune数据集由研究团队基于IRT方法构建，旨在系统性地探究不同难度层级下GPT系列模型的性能表现。该数据集涵盖GSM8K、ARC、HellaSwag、Winogrande等经典评测任务，通过多版本配置（v1至v4、human_v4至human_v5）记录了模型在多种IRT超参数组合下的准确率与响应比率，为理解模型从简单到困难题目的泛化行为提供了标准化数据资源。其研究核心在于揭示IRT参数调优对模型评估的影响，推动了LLM能力诊断与基准设计的方法论革新。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，传统LLM评测多采用整体准确率，忽视了题目难度差异对能力表征的混淆效应，导致模型在易难题上的表现差异被掩盖。IRT模型的引入虽能缓解此问题，但构建过程面临多重困难：首先，IRT参数估计依赖于大量人工标注的难度标签，而数据集中的‘human_v4’等版本仅包含12至120个样例，样本稀疏性可能影响参数稳定性；其次，不同版本间超参数（如学习率、训练轮次、标准差过滤比率）的频繁变动，增加了跨版本对比的复杂性；再者，GPT系列模型在不同温度采样（0.0至5.0）下的准确率与比率记录，带来了高维数据整合与噪声控制的挑战，如何从有限样本中提取稳健的IRT能力参数仍是亟待解决的难题。

常用场景

经典使用场景

Easy2Hard-IRT-tune数据集的核心应用在于评估与校准大规模语言模型在不同难度层级下的表现。通过整合项目反应理论（IRT）参数，该数据集为研究者提供了一种系统性的方法来量化模型在GSM8K、ARC、Winogrande等经典基准上的准确率与响应比率。其经典使用场景包括：基于IRT模型参数调整学习率、训练轮次和标准差过滤比例，以探索模型能力从“简单”到“困难”实例的迁移规律，从而揭示模型在复杂推理任务中的鲁棒性与泛化边界。

解决学术问题

该数据集有效回应了当前自然语言处理领域中的一个核心学术难题：如何科学地评估模型在非均匀难度分布下的真实能力。传统评估方法往往忽略样本间的难度差异，导致模型性能被高估或低估。Easy2Hard-IRT-tune通过引入IRT框架，将题目难度与模型能力进行联合建模，解决了跨任务、跨难度下的性能可比性问题。这一方法推动了更公平、更细粒度的模型评估范式，为理解模型在数学推理、常识问答和语言理解等维度的内在局限性提供了量化工具，对构建可信赖的AI系统具有深远意义。

衍生相关工作

围绕Easy2Hard-IRT-tune数据集，学术界已衍生出多项创新性工作。例如，研究者利用其IRT参数构建了难度感知的课程学习策略，显著提升了模型在零样本与少样本场景下的推理能力。另有工作基于该数据集中的不确定性指标（acc_uncertainty）开发了模型置信度校准方法，增强了预测结果的可解释性。此外，该数据集还催生了跨模型难度迁移分析的研究，通过对比不同GPT系列模型在相同IRT配置下的表现，揭示了模型规模与训练数据分布对难度适应性的影响，为后续高效模型架构的设计提供了实证基础。