kth8/gemma-4-E4B-it-GPQA-Diamond-benchmark

---
license: apache-2.0
language:
- en
base_model: google/gemma-4-E4B-it
datasets:
- fingertap/GPQA-Diamond
---
Benchmark of [google/gemma-4-E4B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it) against [fingertap/GPQA-Diamond](https://huggingface.co/datasets/fingertap/GPQA-Diamond) dataset.

Accuracy: 48.0% with Python tool.
| Metric | Value |
|----------------------|---------------|
| **Correct** | 95 |
| **Incorrect** | 102 |
| **Errors** | 1 |
| **Total samples** | 198 |
| **Python tool calls**| 17 |
| **Total completion tokens** | 375,274 |

Raw stats:
```json
{
"accuracy": 0.48,
"correct": 95,
"incorrect": 102,
"error": 1,
"total": 198,
"python_tool_calls": 17,
"completion_tokens": 375274
}
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理领域，评估大型语言模型的性能至关重要。gemma-4-E4B-it-GPQA-Diamond-benchmark 数据集正是为此目的而构建，它基于 google/gemma-4-E4B-it 模型与 fingertap/GPQA-Diamond 数据集的交互结果。构建过程涉及使用 Python 工具调用模型对 GPQA-Diamond 中的 198 个样本进行推理，通过自动化流程生成模型的预测答案，并与标准答案对比，从而统计出正确、错误及异常响应的数量，最终形成结构化的评估指标。

特点

该数据集的核心特点在于其专注于高难度专业问答的评估场景。GPQA-Diamond 本身是一个涵盖科学领域的复杂问答数据集，这使得本基准测试能够深入检验模型在专业知识和推理能力上的表现。数据集提供了精确的量化指标，包括 48.0% 的准确率、详细的正确与错误计数，以及模型调用 Python 工具和消耗令牌量的辅助数据，为分析模型在工具使用效率和资源消耗方面的行为提供了多维度的洞察。

使用方法

研究人员可利用该数据集对 gemma-4-E4B-it 模型的性能进行客观评估。使用方法主要包括加载提供的原始统计 JSON 数据，分析准确率、错误分布等核心指标，以衡量模型在复杂科学问答上的能力边界。同时，通过考察 Python 工具调用次数和令牌消耗量，可以进一步研究模型在解决需要外部计算或知识检索的问题时的行为模式与效率，为模型优化或应用部署提供实证依据。

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与基准测试是推动技术进步的关键环节。gemma-4-E4B-it-GPQA-Diamond-benchmark数据集于近期由相关研究团队构建，旨在对Google开发的Gemma-4-E4B-it模型在GPQA-Diamond数据集上的性能进行系统化评测。该数据集的核心研究问题聚焦于评估模型在复杂、专业化知识问答任务中的准确性与可靠性，其构建基于Apache 2.0开源协议，主要服务于自然语言处理与模型优化社区。通过提供标准化的评估框架，该数据集为研究人员量化模型在高级推理任务上的表现提供了重要参考，进而促进了语言模型在科学问答等垂直领域的应用与发展。

当前挑战

该数据集所针对的领域挑战在于解决高度专业化知识问答中的模型性能评估问题，GPQA-Diamond数据集本身包含深层次、跨学科的专家级问题，要求模型具备精准的语义理解与逻辑推理能力，而现有模型在此类任务上的准确率仍显不足，如基准测试中仅达到48.0%的准确率，凸显了模型在复杂知识处理上的局限性。在构建过程中，挑战主要源于评估框架的设计与实施，包括如何确保评测的公平性与可复现性，以及处理大规模生成式模型输出时可能出现的错误或偏差，例如在198个样本中出现了1个错误案例，同时需有效管理高达375,274个完成令牌的计算资源与效率问题。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，gemma-4-E4B-it-GPQA-Diamond-benchmark数据集典型应用于对模型在专业学科知识上的推理能力进行系统性评测。该数据集基于GPQA-Diamond构建，专注于高难度科学问题，常被用于检验模型在复杂多步推理、工具调用及精确计算方面的表现，为模型优化提供量化基准。

实际应用

在实际应用中，该数据集服务于模型研发团队与学术机构，用于对比不同模型在科学问答任务上的性能差异。其评测结果可指导模型在工具集成、知识增强等方面的改进，并为教育辅助、科研咨询等场景的模型选型提供可靠依据。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要包括基于工具调用的大模型推理框架优化、专业领域知识增强方法以及多步骤科学问题求解策略。这些研究进一步拓展了模型在复杂学科任务中的适应性，促进了领域特定评估基准的丰富与完善。