five

open-llm-leaderboard-old/details_RWKV__rwkv-4-7b-pile

收藏
Hugging Face2023-10-16 更新2024-06-22 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/open-llm-leaderboard-old/details_RWKV__rwkv-4-7b-pile
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集是在模型RWKV/rwkv-4-7b-pile评估运行期间自动创建的,用于Open LLM排行榜。数据集包含64个配置,每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行创建,每次运行作为一个特定分割,以运行的时间戳命名。train分割始终指向最新结果。另外,results配置存储了所有运行的聚合结果,用于在Open LLM排行榜上计算和显示聚合指标。README中还包含了一个Python代码示例,展示如何从特定运行中加载数据集详细信息。

该数据集是在模型RWKV/rwkv-4-7b-pile评估运行期间自动创建的,用于Open LLM排行榜。数据集包含64个配置,每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行创建,每次运行作为一个特定分割,以运行的时间戳命名。train分割始终指向最新结果。另外,results配置存储了所有运行的聚合结果,用于在Open LLM排行榜上计算和显示聚合指标。README中还包含了一个Python代码示例,展示如何从特定运行中加载数据集详细信息。
提供机构:
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

  • Evaluation run of RWKV/rwkv-4-7b-pile

数据集组成

  • 该数据集包含64个配置,每个配置对应一个评估任务。
  • 数据集从2次运行中创建,每次运行可以在每个配置中作为一个特定的分片找到,分片名称使用运行的时间戳。
  • "train"分片总是指向最新的结果。
  • 一个额外的配置"results"存储所有运行的聚合结果,用于计算和显示在Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

数据加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_RWKV__rwkv-4-7b-pile", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

  • 最新结果来自2023-10-16T04:13:51.306808的运行,包含以下指标: python { "all": { "em": 0.003145973154362416, "em_stderr": 0.0005734993648436389, "f1": 0.04605390100671147, "f1_stderr": 0.0012821309890559797, "acc": 0.31555081370989124, "acc_stderr": 0.008003106736372202 }, "harness|drop|3": { "em": 0.003145973154362416, "em_stderr": 0.0005734993648436389, "f1": 0.04605390100671147, "f1_stderr": 0.0012821309890559797 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.0075815011372251705, "acc_stderr": 0.0023892815120772127 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.6235201262825573, "acc_stderr": 0.01361693196066719 } }

配置详情

  • 以下是部分配置及其数据文件路径:
    • harness_arc_challenge_25
      • 分片: 2023_09_03T08_57_35.818807
      • 路径: **/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-03T08:57:35.818807.parquet
      • 分片: latest
      • 路径: **/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-03T08:57:35.818807.parquet
    • harness_drop_3
      • 分片: 2023_10_16T04_13_51.306808
      • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-16T04-13-51.306808.parquet
      • 分片: latest
      • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-16T04-13-51.306808.parquet
    • harness_gsm8k_5
      • 分片: 2023_10_16T04_13_51.306808
      • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-16T04-13-51.306808.parquet
      • 分片: latest
      • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-16T04-13-51.306808.parquet
    • harness_hellaswag_10
      • 分片: 2023_09_03T08_57_35.818807
      • 路径: **/details_harness|hellaswag|10_2023-09-03T08:57:35.818807.parquet
      • 分片: latest
      • 路径: **/details_harness|hellaswag|10_2023-09-03T08:57:35.818807.parquet
    • harness_hendrycksTest_5
      • 分片: 2023_09_03T08_57_35.818807
      • 路径: 多个路径,例如 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-09-03T08:57:35.818807.parquet
      • 分片: latest
      • 路径: 多个路径,例如 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-09-03T08:57:35.818807.parquet
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作