open-llm-leaderboard/details_wolfeidau__NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
收藏Hugging Face2024-03-24 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 wolfeidau/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 63 个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集包含 1 次运行的数据，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train 分割始终指向最新的结果。一个名为 results 的额外配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了如何使用 Python 中的 datasets 库加载运行详情的示例。
该数据集是在模型 wolfeidau/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 63 个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集包含 1 次运行的数据，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train 分割始终指向最新的结果。一个名为 results 的额外配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了如何使用 Python 中的 datasets 库加载运行详情的示例。
提供机构：
open-llm-leaderboard
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- pretty_name: Evaluation run of wolfeidau/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
数据集创建
- dataset_summary: 该数据集是自动创建的，用于评估模型wolfeidau/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B在Open LLM Leaderboard上的表现。
数据集结构
- 组成: 包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 创建次数: 数据集由1次运行创建。
- 数据分割: 每次运行作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳命名。"train"分割指向最新的结果。
额外配置
- 配置名称: "results"
- 功能: 存储所有运行的聚合结果，用于计算并在Open LLM Leaderboard上显示聚合指标。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_wolfeidau__NeuralHermes-2.5-Mistral-7B", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自2024-03-24T22:09:31.927854的运行结果。
- 注意: 可能存在其他任务的结果，这些结果可以在"results"和每个评估的"latest"分割中找到。
数据集详细配置
配置列表
- harness_arc_challenge_25
- harness_gsm8k_5
- harness_hellaswag_10
- harness_hendrycksTest_5
每个配置包含多个数据文件，每个文件对应一个特定的任务和时间戳。
