kth8/gemma-4-E2B-it-MMLU-Pro-benchmark

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license: apache-2.0
language:
- en
base_model: google/gemma-4-E2B-it
datasets:
- TIGER-Lab/MMLU-Pro
---
Benchmark of [google/gemma-4-E2B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B-it) against [TIGER-Lab/MMLU-Pro](https://huggingface.co/datasets/TIGER-Lab/MMLU-Pro) dataset.

Accuracy: 53.2% with Python tool.
| Metric | Value |
|----------------------|---------------|
| **Correct** | 532 |
| **Incorrect** | 466 |
| **Errors** | 2 |
| **Total samples** | 1000 |
| **Python tool calls**| 496 |
| **Total completion tokens** | 1,104,564 |

Raw stats:
```json
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```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估领域，gemma-4-E2B-it-MMLU-Pro-benchmark数据集的构建体现了严谨的基准测试方法。该数据集以谷歌开发的gemma-4-E2B-it模型为核心评估对象，并选取了TIGER-Lab团队发布的MMLU-Pro数据集作为标准化的评估基准。构建过程严格遵循了自动化评估流程，通过调用Python工具对模型在1000个样本上的表现进行系统性测试，最终生成包含准确率、正确与错误计数、工具调用次数及总生成令牌数在内的量化指标，确保了评估结果的客观性与可复现性。

特点

该数据集的核心特征在于其专注于评估大型语言模型在复杂推理与专业学科知识上的能力。MMLU-Pro基准本身涵盖了广泛的学科领域，旨在挑战模型的多步骤推理与深度理解。本数据集不仅记录了模型53.2%的整体准确率，还详细统计了模型调用Python工具辅助推理的次数，这一设计揭示了模型利用外部工具解决复杂问题的行为模式。数据集提供的细粒度指标，如错误样本数与总消耗的令牌量，为深入分析模型的能力边界与计算效率提供了宝贵的数据支撑。

使用方法

研究人员可利用该数据集对gemma-4-E2B-it模型的性能进行基准分析与横向比较。具体而言，数据集提供的原始统计JSON文件可直接用于计算关键性能指标。使用者可以基于报告的正确、错误及工具调用数据，深入探究模型在不同问题类型上的表现差异，或分析其工具使用策略的有效性。该数据集为后续研究提供了明确的基线，有助于推动更高效的模型评估框架与工具增强型语言模型的发展。

背景与挑战

背景概述

在人工智能领域，大规模多任务语言理解（MMLU）基准测试已成为评估模型综合认知能力的重要标尺。gemma-4-E2B-it-MMLU-Pro-benchmark数据集由研究团队基于谷歌的gemma-4-E2B-it模型与TIGER-Lab的MMLU-Pro数据集构建而成，旨在系统性地衡量模型在复杂多学科问题上的推理性能。该数据集的创建体现了当前大语言模型研究向深度知识整合与工具调用能力拓展的趋势，其核心研究问题聚焦于模型如何通过外部工具（如Python解释器）增强逻辑推理与精确计算，从而提升在科学、数学及人文等专业领域的解答准确性。这一基准不仅推动了模型评估方法的精细化，也为后续研究提供了关键的性能参照。

当前挑战

该数据集所针对的领域挑战在于，传统语言模型在应对MMLU-Pro等涵盖广泛学科的高难度问题时，常因缺乏精确计算与实时推理支持而表现受限。构建过程中的挑战则涉及多层面：首先，需要有效整合gemma模型的指令跟随能力与外部工具调用机制，确保交互流程的稳定性；其次，MMLU-Pro题目本身具有高度专业性与复杂性，要求基准测试能准确反映模型在跨学科知识融合与分步推理上的薄弱环节；此外，大规模评估中工具调用的效率与错误处理亦是关键难点，需平衡计算资源与结果可靠性。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，gemma-4-E2B-it-MMLU-Pro-benchmark数据集主要用于对Gemma-4-E2B-it模型在MMLU-Pro基准上的性能进行系统性评测。该数据集通过精心设计的1000个样本，覆盖了数学、科学、人文等广泛学科的多选题，为模型的知识理解与推理能力提供了标准化测试平台。研究人员利用这一基准，能够客观衡量模型在复杂问题解决中的准确率与工具调用效率，从而推动模型优化与比较研究。

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测框架的扩展与改进。例如，研究者借鉴其多领域评估思路，开发了针对特定行业的专业化基准测试；同时，基于工具调用数据的分析，催生了增强语言模型与外部工具交互能力的新方法。这些工作不仅深化了对模型性能的理解，也推动了评测标准从通用向细粒度、场景化方向演进。

数据集最近研究

最新研究方向

在大型语言模型评估领域，MMLU-Pro数据集作为MMLU的进阶版本，正推动对模型复杂推理与多步骤问题解决能力的深入探索。近期研究聚焦于结合工具调用机制，如Python代码执行，以增强模型在数学、科学等专业领域的实际应用性能。gemma-4-E2B-it模型在此基准测试中展现的53.2%准确率，揭示了当前模型在处理高难度、多模态知识任务时的挑战与潜力，相关进展正引导学术界优化模型架构与训练策略，提升其泛化与逻辑连贯性。