open-llm-leaderboard-old/details_ResplendentAI__Aura_L3_8B
收藏数据集概述
数据集简介
该数据集是在对模型 ResplendentAI/Aura_L3_8B 进行评估运行期间自动创建的,用于 Open LLM Leaderboard。
数据集结构
- 配置数量:63个配置,每个配置对应一个评估任务。
- 数据来源:数据集来自1次运行,每个运行结果作为一个特定的分割(split)存储,分割名称使用运行的时间戳。
- 最新结果:"train" 分割始终指向最新的结果。
- 汇总结果:一个额外的配置 "results" 存储所有运行的汇总结果,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_ResplendentAI__Aura_L3_8B", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
以下是 2024-04-20T03:05:54.560097 运行的最新结果:
python { "all": { "acc": 0.6692233569452685, "acc_stderr": 0.031771150682540765, "acc_norm": 0.6715705943105329, "acc_norm_stderr": 0.03240694673990623, "mc1": 0.3623011015911873, "mc1_stderr": 0.016826646897262258, "mc2": 0.5164847417249383, "mc2_stderr": 0.015199447789530456 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.5716723549488054, "acc_stderr": 0.01446049636759902, "acc_norm": 0.6100682593856656, "acc_norm_stderr": 0.014252959848892894 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.5907189802828122, "acc_stderr": 0.004906962980328293, "acc_norm": 0.7857996415056762, "acc_norm_stderr": 0.00409427987173367 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.32, "acc_stderr": 0.046882617226215034, "acc_norm": 0.32, "acc_norm_stderr": 0.046882617226215034 }, # 其他任务的结果... }
配置详情
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harness_arc_challenge_25
- 分割:2024_04_20T03_05_54.560097, latest
- 路径:
**/details_harness|arc:challenge|25_2024-04-20T03-05-54.560097.parquet
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harness_gsm8k_5
- 分割:2024_04_20T03_05_54.560097, latest
- 路径:
**/details_harness|gsm8k|5_2024-04-20T03-05-54.560097.parquet
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harness_hellaswag_10
- 分割:2024_04_20T03_05_54.560097, latest
- 路径:
**/details_harness|hellaswag|10_2024-04-20T03-05-54.560097.parquet
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harness_hendrycksTest_5
- 分割:2024_04_20T03_05_54.560097, latest
- 路径:多个路径,例如
**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-04-20T03-05-54.560097.parquet



