kth8/gemma-4-E2B-it-GPQA-Diamond-benchmark

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license: apache-2.0
language:
- en
base_model: google/gemma-4-E2B-it
datasets:
- fingertap/GPQA-Diamond
---
Benchmark of [google/gemma-4-E2B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B-it) against [fingertap/GPQA-Diamond](https://huggingface.co/datasets/fingertap/GPQA-Diamond) dataset.

Accuracy: 38.4% with Python tool.
| Metric | Value |
|----------------------|---------------|
| **Correct** | 76 |
| **Incorrect** | 122 |
| **Errors** | 0 |
| **Total samples** | 198 |
| **Python tool calls**| 28 |
| **Total completion tokens** | 331,344 |

Raw stats:
```json
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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在人工智能模型评估领域，基准测试数据集对于衡量模型的专业知识水平至关重要。gemma-4-E2B-it-GPQA-Diamond-benchmark数据集的构建，源于对Gemma模型在特定专业领域性能的系统性评测需求。该数据集以谷歌发布的gemma-4-E2B-it模型为基础，并整合了来自fingertap/GPQA-Diamond的高质量专业问答数据。构建过程涉及将GPQA-Diamond数据集中的198个样本作为评估基准，通过调用Python工具辅助模型进行推理，最终统计模型在全部样本上的回答准确率及相关性能指标，从而形成一个结构化的模型能力评估记录。

特点

该数据集的核心特征在于其高度的专业性与明确的评估导向。它聚焦于衡量大型语言模型在复杂、专业领域问题上的解答能力，其评估结果直接反映了模型在特定知识图谱中的表现。数据集不仅提供了38.4%的整体准确率这一核心指标，还详尽记录了正确、错误回答的数量、工具调用次数以及消耗的令牌总量，为模型的能力边界和资源效率提供了多维度的量化分析依据。这种以具体模型在具体数据集上的表现为载体的设计，使其成为对比分析模型迭代效果或不同模型间专业能力差异的宝贵资源。

使用方法

该数据集的主要用途是为研究社区提供一个可复现的模型性能基准。使用者可以直接引用其中报告的准确率、正确与错误样本数等指标，作为评估gemma-4-E2B-it模型或其类似模型在GPQA-Diamond领域知识上表现的参考基线。对于模型开发者而言，可以通过分析其提供的详细统计信息，例如工具调用模式与令牌消耗，来深入理解模型在处理高难度专业问题时面临的挑战与瓶颈，从而指导后续的模型优化与训练策略调整。该数据集以标准化的JSON格式提供原始统计数据，便于与其他实验数据进行整合与对比分析。

背景与挑战

背景概述

在人工智能领域，大规模语言模型的评估基准对于衡量模型在复杂推理任务上的性能至关重要。gemma-4-E2B-it-GPQA-Diamond-benchmark数据集由研究人员基于Google的Gemma-4-E2B-it模型和fingertap/GPQA-Diamond数据集构建，旨在评估模型在高度专业化知识问答任务中的表现。该数据集聚焦于科学推理与精确答案生成，其核心研究问题涉及模型在专业领域知识理解、逻辑推理以及工具调用能力上的量化评估。通过对198个样本的测试，该基准为模型在学术与专业场景下的应用提供了关键性能指标，推动了语言模型在知识密集型任务中的优化与发展。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于评估语言模型在专业科学问答中的准确性与可靠性，其挑战体现在模型需处理高度复杂的领域知识，并确保答案的精确性。当前基准显示准确率仅为38.4%，突显了模型在理解深层科学概念、进行多步推理以及有效利用外部工具方面的显著不足。在构建过程中，挑战主要源于GPQA-Diamond数据集本身的高难度特性，其问题涉及多学科交叉知识，要求模型具备强大的知识整合与逻辑演绎能力。同时，基准的构建需平衡样本的代表性与评估的严谨性，确保测试结果能真实反映模型在现实学术场景中的实际效能。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，评估大型语言模型的专业知识推理能力是推动人工智能发展的关键环节。gemma-4-E2B-it-GPQA-Diamond-benchmark数据集专为测试模型在高度专业化问题上的表现而设计，其经典使用场景集中于对Gemma模型在GPQA-Diamond数据集上的基准测试。该场景通过模拟复杂、跨学科的学术问答，系统评估模型在物理、化学、生物学等自然科学领域的深度理解和推理准确性，为模型性能提供了量化的比较基准。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为开发面向专业领域的智能辅助系统提供了关键验证工具。例如，在科研教育、学术咨询或专业资格考试辅导等场景中，模型需要处理大量艰深的学科问题。通过此类基准测试，开发者能够筛选出在特定领域表现稳健的模型，进而集成到教育平台、研究工具或专家系统中，为用户提供准确、可靠的专业知识解答与学习支持，提升智能化服务的质量与效率。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在模型评估方法的优化与领域适应性研究上。许多后续研究借鉴其基准构建思路，开发了针对不同专业领域（如医学、法律、工程）的类似评测数据集。同时，它也激发了关于工具增强型语言模型的研究，例如如何有效利用Python等外部工具来提升模型在复杂计算或推理任务中的表现。这些工作共同推动了专业化评测生态的发展，为模型在细分领域的应用奠定了方法论基础。