open-llm-leaderboard-old/details_TehVenom__Moderator-Chan_GPT-JT-6b

该数据集是在模型TehVenom/Moderator-Chan_GPT-JT-6b在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行创建，每次运行可以在每个配置中找到特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。一个额外的配置results存储了所有运行的聚合结果，并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of TehVenom/Moderator-Chan_GPT-JT-6b

数据集描述

数据集概述

该数据集是在模型 TehVenom/Moderator-Chan_GPT-JT-6b 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。

数据集从2次运行中创建。每次运行在每个配置中作为一个特定的分割存在，分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新的结果。

一个额外的配置 "results" 存储所有运行的聚合结果（并用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标）。

要加载某个运行的详细信息，可以执行以下操作： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_TehVenom__Moderator-Chan_GPT-JT-6b_public", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-11-06T16:05:16.771792 运行的最新结果（注意，如果连续评估未覆盖相同任务，则仓库中可能存在其他任务的结果。您可以在 "results" 和每个评估的 "latest" 分割中找到每个任务的结果）：

python { "all": { "em": 0.0008389261744966443, "em_stderr": 0.0002964962989801249, "f1": 0.0455861996644295, "f1_stderr": 0.001167270115698605, "acc": 0.33438429175196105, "acc_stderr": 0.008229511585752802 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0008389261744966443, "em_stderr": 0.0002964962989801249, "f1": 0.0455861996644295, "f1_stderr": 0.001167270115698605 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.01288855193328279, "acc_stderr": 0.0031069012664996704 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.6558800315706393, "acc_stderr": 0.013352121905005935 } }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评测领域，Open LLM Leaderboard为模型性能的公正评估提供了重要基准。该数据集是围绕TehVenom/Moderator-Chan_GPT-JT-6b模型在排行榜上的自动化评估过程而构建的。其构建方式基于两次独立的评测运行，每次运行对应一个时间戳命名的数据分割，且最新结果始终以'train'分割形式呈现。数据集包含三个核心配置，分别对应DROP、GSM8K和Winogrande三项评测任务，同时增设'results'配置用于存储所有运行的聚合指标，为排行榜的指标计算与可视化展示提供数据支撑。

特点

该数据集在结构设计上展现出鲜明的层次性与可追溯性。每个任务配置下均包含多次运行的历史快照，分割名称以精确时间戳标识，便于研究人员回溯不同时期模型的评测表现。特别的，'train'分割始终指向最新运行结果，确保了数据访问的即时性与一致性。此外，'results'配置作为汇总枢纽，将各任务的核心指标如准确率、F1分数及标准差等统一收纳，为模型的综合性能对比提供了标准化视图。这种设计兼顾了历史数据的完整性与最新成果的易得性。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face的datasets库便捷地调用该数据集。在加载时需指定数据集标识符、任务配置名称及目标分割。例如，通过load_dataset函数并传入'open-llm-leaderboard/details_TehVenom__Moderator-Chan_GPT-JT-6b_public'作为路径，再选取如'harness_winogrande_5'的任务配置，最后通过split参数指定'train'以获取最新评测结果。此外，若需分析历史运行数据，可直接以对应时间戳分割名称进行加载，从而灵活适配不同时间维度的研究需求。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型（LLM）的蓬勃发展，如何系统化、标准化地评估模型在多样化自然语言理解与推理任务上的表现，已成为该领域亟待解决的核心议题。在此背景下，Hugging Face社区于2023年发起了Open LLM Leaderboard项目，旨在构建一个公开、透明的模型性能竞技平台。该数据集正是针对TehVenom团队开发的Moderator-Chan_GPT-JT-6b模型（基于GPT-JT架构，参数量约60亿）的评估记录，由Hugging Face研究员Clémentine负责维护。数据集创建于2023年11月，通过两次独立评估运行，系统收录了模型在DROP（阅读理解与数值推理）、GSM8K（数学文字题）和WinoGrande（代词消歧）三项基准任务上的细粒度表现，为社区提供了可复现的评估基准，推动了大语言模型性能比较的规范化进程。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战主要体现为大语言模型评估的碎片化与不可复现性。传统上，不同研究团队采用各异的评估流程与指标，导致模型性能难以横向对比。Open LLM Leaderboard通过统一评估框架（EleutherAI Harness）和标准化任务集，解决了这一痛点。在构建过程中，数据集面临多重技术挑战：首先，需确保不同评估运行间的数据格式与指标计算逻辑完全一致，避免因版本差异引入偏差；其次，DROP任务中精确匹配（EM）分数极低（约0.08%），暴露出模型在复杂推理任务上的脆弱性，也考验了评估框架对长尾分布的统计稳健性；此外，多轮评估结果的时间戳管理、最新结果与历史结果的版本控制，以及Parquet格式的高效存储与加载，均为数据集工程化实现的关键难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为Open LLM Leaderboard评估流程的自动化产物，核心用途在于系统化记录TehVenom/Moderator-Chan_GPT-JT-6b模型在多项自然语言理解基准上的细粒度表现。其结构围绕三个标准评测任务——DROP（离散推理）、GSM8K（数学推理）与WinoGrande（常识消歧）——构建，每个任务对应独立配置，并保存历次运行的时间戳分割。研究者可通过加载最新分割，复现模型在精确匹配、F1分数及准确率等指标上的原始结果，从而在开放、可追溯的框架下验证模型能力，并为后续改进提供基线参照。

衍生相关工作

此数据集衍生出的核心工作集中在大语言模型评测标准化与自动化领域。其底层范式——将评测结果封装为可复用的HuggingFace数据集——直接启发了后续Open LLM Leaderboard的迭代，催生了诸如‘多任务细粒度结果聚合’与‘时间戳分割回溯’等工程实践。此外，基于该数据集中GSM8K与DROP的失败案例，研究者开发了针对数学推理的对抗性训练数据增强方法；而WinoGrande的稳定表现则被用于验证知识蒸馏中教师模型的选择策略。这些工作共同推动了从‘单一分数排名’向‘过程可审计、弱点可定位’的评测文化转型。

数据集最近研究

最新研究方向

随着大语言模型评测体系的日益完善，Open LLM Leaderboard已成为衡量模型能力的重要基准平台。该数据集记录了TehVenom/Moderator-Chan_GPT-JT-6b模型在DROP、GSM8K及WinoGrande三项核心任务上的评估细节，反映了当前研究对模型在阅读理解、数学推理及常识判断等维度性能的精细化追踪。最新结果显示，该模型在WinoGrande任务上达到了65.59%的准确率，但在GSM8K上仅获1.29%，凸显了复杂推理能力仍是开源模型的瓶颈。此类细粒度评测数据为研究者提供了模型短板分析的宝贵依据，推动了针对特定任务优化的前沿探索，其公开透明的评估机制正加速社区对模型能力的客观认知与迭代改进。