open-llm-leaderboard-old/details_KoboldAI__fairseq-dense-355M
收藏Hugging Face2023-10-21 更新2024-06-22 收录
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资源简介：
该数据集是在评估模型KoboldAI/fairseq-dense-355M时自动创建的，评估过程在Open LLM Leaderboard上进行。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次运行生成，每次运行的结果存储为特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。此外，还有一个名为results的配置，存储了所有运行的聚合结果，用于在Open LLM Leaderboard上计算和显示聚合指标。
该数据集是在评估模型KoboldAI/fairseq-dense-355M时自动创建的，评估过程在Open LLM Leaderboard上进行。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次运行生成，每次运行的结果存储为特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。此外，还有一个名为results的配置，存储了所有运行的聚合结果，用于在Open LLM Leaderboard上计算和显示聚合指标。
提供机构：
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总
数据集概述
数据集是在评估模型 KoboldAI/fairseq-dense-355M 在 Open LLM Leaderboard 上的运行过程中自动创建的。
数据集组成
- 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。
- 额外的配置 "results" 存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。
最新结果
- 最新结果来自 2023-10-21T17:11:35.207180 运行，包含以下指标： python { "all": { "em": 0.024643456375838927, "em_stderr": 0.0015877135903759347, "f1": 0.06476405201342264, "f1_stderr": 0.0019741533260558613, "acc": 0.2644041041831097, "acc_stderr": 0.0070145708079548084 }, "harness|drop|3": { "em": 0.024643456375838927, "em_stderr": 0.0015877135903759347, "f1": 0.06476405201342264, "f1_stderr": 0.0019741533260558613 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.0, "acc_stderr": 0.0 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.5288082083662194, "acc_stderr": 0.014029141615909617 } }
配置详情
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