ET_1k_evaluated_Doubao16_20251204

该数据集包含1085个训练样本，每个样本具有多个特征，包括'thorn_name'（刺名称）、'src_filename'（源文件名）、多个评分指标（'build_score'构建分数、'test_run_score'测试运行分数、'test_accuracy_score'测试准确度分数、'overall_score'总体分数）、'example_index'（示例索引）和'worker_id'（工作者ID）。数据集总大小为112226字节。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: ET_1k_evaluated_Doubao16_20251204
• 托管地址: https://huggingface.co/datasets/xinshuo/ET_1k_evaluated_Doubao16_20251204
• 配置名称: default

数据集结构与内容

特征字段

• thorn_name: 数据类型为字符串 (string)。
• src_filename: 数据类型为字符串 (string)。
• build_score: 数据类型为浮点数 (float64)。
• test_run_score: 数据类型为浮点数 (float64)。
• test_accuracy_score: 数据类型为浮点数 (float64)。
• overall_score: 数据类型为浮点数 (float64)。
• example_index: 数据类型为整数 (int64)。
• worker_id: 数据类型为整数 (int64)。

数据划分

• 划分名称: train
• 样本数量: 1085
• 数据集大小: 112226 字节
• 下载大小: 23493 字节

数据文件

• 路径: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在人工智能模型评估领域，构建高质量的数据集是衡量模型性能的基石。ET_1k_evaluated_Doubao16_20251204数据集的构建过程，聚焦于对特定模型输出的系统性评估与量化。其核心方法在于，通过收集模型生成的原始输出样本，并引入多维度的人工或自动化评分机制。具体而言，数据集记录了每个样本的来源文件名、构建得分、测试运行得分及测试准确率得分，并最终综合计算出一个整体评分。这一构建流程确保了评估数据的结构化和可追溯性，为后续的模型能力分析提供了扎实的数据基础。

特点

该数据集在模型评估数据中展现出鲜明的技术特征。其数据结构设计精良，不仅包含了标识样本来源的‘thorn_name’和‘src_filename’字段，更关键的是集成了‘build_score’、‘test_run_score’、‘test_accuracy_score’以及综合而成的‘overall_score’等多重评估指标。这种多维度的评分体系允许研究者从不同侧面深入剖析模型的性能表现。此外，数据集还标注了‘example_index’和‘worker_id’，增强了数据生成过程的透明度和可复现性。这些特征共同构成了一个层次分明、信息丰富的评估档案。

使用方法

对于致力于模型评测与比较的研究者而言，该数据集提供了清晰的应用路径。使用者可以直接加载数据集，利用其结构化的评分字段进行深入的统计分析，例如探究不同评分维度之间的相关性，或追踪特定‘worker_id’所标注样本的质量分布。数据集适用于模型性能的基准测试、评估指标的有效性验证，乃至训练数据质量控制等场景。通过分析‘overall_score’与各项子得分，研究人员能够量化模型输出的优劣，从而为模型的迭代优化提供精确的数据驱动洞察。

背景与挑战

背景概述

在人工智能模型评估领域，构建高质量、多维度且可重复的测试基准是推动模型能力迭代与优化的关键。ET_1k_evaluated_Doubao16_20251204数据集应运而生，它由字节跳动公司于2024年12月创建，旨在对其内部研发的豆包16模型进行系统性、大规模的性能评估。该数据集的核心研究问题聚焦于如何超越传统单一指标的评测模式，通过整合构建质量、测试运行表现及准确性等多重评分维度，为大型语言模型提供一个更为全面和细粒度的能力画像。此类精细化评估框架的建立，对促进模型诊断、指导后续研发方向具有重要的实践意义，正逐渐成为大模型评测领域的一种前沿趋势。

当前挑战

该数据集致力于应对大模型评估中存在的核心挑战，即如何设计并实施一套能够全面、客观且稳定地衡量模型综合性能的评测体系。传统评估往往侧重于最终输出结果的准确性，而忽略了模型在生成过程中的逻辑连贯性、代码可执行性等构建质量，以及在不同测试环境下的鲁棒性。在数据集构建过程中，挑战同样显著：需要设计一套科学合理的多维度评分算法，并确保评分标准在不同评估者间保持一致性与公正性；同时，大规模人工或自动化标注的协调、数据质量的严格控制，以及评估流程的可复现性，都是构建此类综合性评估数据集所必须克服的工程与方法论难题。

常用场景

经典使用场景

在人工智能模型评估领域，ET_1k_evaluated_Doubao16_20251204数据集为大型语言模型的性能量化提供了关键基准。该数据集通过系统化的评分机制，涵盖了构建质量、测试运行表现及准确性等多维指标，使得研究人员能够深入分析模型在复杂任务中的综合能力。其典型应用场景包括对预训练模型进行细粒度评估，识别模型在特定任务上的优势与短板，从而为模型优化与迭代提供数据驱动的决策依据。

解决学术问题

该数据集有效应对了当前大模型评估中缺乏标准化、可复现性不足的学术挑战。通过整合构建得分、测试运行得分及准确性得分等结构化指标，它解决了模型性能评估中主观性过强、指标单一的问题。其意义在于建立了透明且可比较的评估框架，促进了模型性能研究的科学化与规范化，对推动人工智能评估方法论的发展产生了深远影响。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列专注于模型评估与比较的经典研究工作。这些工作通常基于其多维评分体系，开发了更精细的评估指标或跨模型性能分析框架。部分研究进一步扩展了数据集的适用范围，将其应用于新兴模型族的评估中，从而形成了从基础评估到高级诊断的完整研究脉络，持续推动着大模型评估生态的完善与创新。