weighted_rd_results

Hugging Face2026-07-09 更新2026-07-10 收录

语言模型评估

基准测试性能追踪

数据链接：

https://huggingface.co/datasets/researcherr1/weighted_rd_results 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

该数据集是在模型`erinya/weighted_rd_results`的评估运行期间自动创建的，用于存储和追踪该模型在多个标准基准测试任务上的评估结果。数据集结构围绕评估运行组织，包含多个配置，每个配置对应一个被评估的任务，并且每个配置下有多个以运行时间戳命名的数据分割，其中train分割始终指向最新的评估结果。此外，一个名为results的专门配置汇总了所有运行的聚合评估数据。数据集内容包括模型在ARC（Easy和Challenge版本）、MMLU（涵盖抽象代数、解剖学、天文学、生物学、化学、计算机科学、数学、物理学、统计学、经济学、历史学、法学、哲学、医学、商学等数十个子领域）、GSM8K（数学问题求解）和WikiText（语言建模）等一系列广泛任务上的性能指标。这些指标通常包括每个任务的测试样本数量、原始准确率、标准化准确率以及相应的标准误差，对于GSM8K和WikiText还有特定的匹配度或困惑度指标。数据集的主要用途是记录、比较和分析语言模型在多样化评估任务上的性能表现，适用于模型评估、基准测试研究和性能趋势追踪等场景。

This dataset was automatically created during the evaluation run of the model `erinya/weighted_rd_results`. It is used to store and track the evaluation results of this model on multiple standard benchmark tasks. The dataset structure is organized around evaluation runs: it contains multiple configurations (each corresponding to an evaluated task), and each configuration includes multiple data splits named after run timestamps, where the train split always points to the latest evaluation results. Additionally, a specialized configuration named results aggregates evaluation data from all runs. The dataset content specifically includes performance metrics of the model on a wide range of tasks such as ARC (Easy and Challenge versions), MMLU (covering dozens of subfields including abstract algebra, anatomy, astronomy, biology, chemistry, computer science, mathematics, physics, statistics, economics, history, law, philosophy, medicine, business, etc.), GSM8K (mathematical problem-solving), and WikiText (language modeling). These metrics typically include the number of test samples per task (sample_len), raw accuracy (acc,none), normalized accuracy (acc_norm,none), and corresponding standard errors (stderr), with specific matching or perplexity metrics for GSM8K and WikiText. The primary purpose of this dataset is to record, compare, and analyze the performance of language models on diverse evaluation tasks, suitable for scenarios such as model evaluation, benchmark testing research, and performance trend tracking.

创建时间：

2026-07-08

原始信息汇总

数据集概览

数据集名称: erinya/weighted_rd_results
数据集描述: 该数据集是在对模型 erinya/weighted_rd_results 进行评测运行时自动创建的，用于存储各任务的评测结果。

数据集结构

配置: 数据集包含 0 个任务配置，每个配置对应一个被评测的任务。
运行记录: 数据集由 3 次运行产生，每次运行在各自的配置中以时间戳命名的 split 形式存在，train split 始终指向最新的结果。
聚合结果: 额外的配置 results 存储所有运行的整体聚合结果。

数据加载示例

可通过以下代码加载最新结果： python from datasets import load_dataset data = load_dataset( "erinya/weighted_rd_results", name="erinya/weighted_rd_results__results", split="latest" )

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自对模型 erinya/weighted_rd_results 进行自动化评估的过程中自动生成。它整合了三次独立评估运行的结果，每次运行均被记录为数据集中的一个独立分割（split），并以运行的时间戳命名。数据集包含多个配置（configuration），每个配置对应一项评估任务。其中，“train”分割始终指向最新一次的评估结果，而额外的“results”配置则存储所有运行的聚合指标。整个构建流程无需人工干预，完全由评估框架自动化完成。

使用方法

用户可通过 Hugging Face 的 datasets 库便捷地加载该数据集。例如，使用 load_dataset 函数并指定名称参数为 'erinya/weighted_rd_results__results'，即可访问聚合评估结果。通过 split 参数可选择特定运行的结果，如 'latest' 表示最新数据。若要查看某次历史运行的详细指标，只需将 split 设置为对应的时间戳字符串。这种设计使得研究人员能够灵活地进行模型性能的纵向对比与复现验证。

背景与挑战

背景概述

该数据集由研究人员erinya创建并托管于HuggingFace平台，旨在系统记录和汇总语言模型在多项学术基准任务上的评测结果。研究背景植根于大语言模型评估领域对标准化、可复现评测流程的迫切需求——随着模型性能的快速迭代，如何高效追踪不同时间节点下模型在各类任务（如ARC推理、MMLU多学科知识、GSM8K数学推理及Wikitext语言建模）上的表现差异，已成为推动模型优化的重要环节。该数据集通过自动捕获模型运行时产生的原始结果，并将其组织为可时间回溯的配置结构，显著降低了研究人员手工整理评测数据的繁琐成本，为探索模型能力演化轨迹提供了结构化数据支撑。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心问题在于：1) 大语言模型评测的高维异构性挑战，需覆盖从常识推理（ARC Easy/Challenge）、多学科知识理解（涵盖57个专业领域的MMLU基准）到数学推理（GSM8K）与语言建模（Wikitext）等跨度极大的能力维度，单一评估框架难以兼顾各任务指标的可比性与统计显著性；2) 构建过程中面临繁琐的时序管理难题，需确保多次运行时序结果的唯一标识（以时间戳作为分割键），同时在增量更新时保持最新结果的实时指向，这对数据完整性与版本控制提出了自动化的工程要求。

常用场景

经典使用场景

在大规模语言模型的评测生态中，weighted_rd_results数据集扮演了关键角色，它专为存储和追踪模型在多项基准任务上的评估结果而设计。研究者可通过该数据集系统性地记录模型在ARC、MMLU、GSM8K及WikiText等经典任务上的表现，涵盖准确率、困惑度等核心指标。其独特的分割机制允许用户回溯不同时间戳下的评估运行，便于进行渐进式性能对比与模型迭代分析。该数据集的经典用法在于作为模型开发的标准化评估日志，支撑从单一任务到多维度能力的全面量化。

解决学术问题

该数据集有效解决了语言模型评估中结果碎片化与难以复现的学术难题。传统上，模型在不同任务上的表现分散于各类文献中，缺乏统一的结构化存储与版本管理。weighted_rd_results通过配置化分割与时间戳标记，为每一轮评估提供了可追溯的记录，使研究者能够精准定位特定时刻的模型能力状态。这极大便利了模型退化检测、训练策略效果归因以及跨模型比较分析，推动了评测流程的规范化与透明化，为语言模型的可重复性研究奠定了坚实数据基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集为模型开发团队提供了一套自动化的性能监控与迭代决策工具。当模型版本频繁更新时，开发者可利用其持续集成的特性，将每次训练后的评估结果直接写入数据集，构建起详尽的性能演化图谱。产品经理与算法工程师可据此快速定位模型在特定学科知识（如MMLU各子任务）或数学推理（GSM8K）上的短板，从而精准分配优化资源。此外，该数据集还可被集成到模型训练pipeline中，作为早停或超参数调优的实时反馈依据。

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