open-llm-leaderboard-old/details_cloudyu__Yi-34Bx2-MoE-60B-DPO
收藏Hugging Face2024-01-23 更新2024-06-22 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B-DPO 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。它包含来自 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 分割始终指向最新结果。一个名为 results 的额外配置存储了运行的所有聚合结果，这些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 cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B-DPO 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。它包含来自 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 分割始终指向最新结果。一个名为 results 的额外配置存储了运行的所有聚合结果，这些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-old
原始信息汇总
数据集概述
数据集简介
该数据集是在评估模型cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B-DPO在Open LLM Leaderboard上的自动创建的。数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
数据集结构
- 配置数量：63个配置
- 数据来源：从1次运行中创建，每个运行在每个配置中作为一个特定的分割存在，分割名称使用运行的时间戳。
- 最新结果："train"分割始终指向最新结果。
- 结果汇总：一个额外的配置"results"存储所有运行的汇总结果，用于计算和显示在Open LLM Leaderboard上的聚合指标。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_cloudyu__Yi-34Bx2-MoE-60B-DPO", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
以下是最新结果的摘要： python { "all": { "acc": 0.7706672409381974, "acc_stderr": 0.027896926086644222, "acc_norm": 0.7738601958843111, "acc_norm_stderr": 0.028438404294113005, "mc1": 0.4883720930232558, "mc1_stderr": 0.017498767175740088, "mc2": 0.6624336903360023, "mc2_stderr": 0.0145357390643212 }, ... }
配置详情
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harness_arc_challenge_25
- 分割：2024_01_23T09_26_46.662482, latest
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2024-01-23T09-26-46.662482.parquet
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harness_gsm8k_5
- 分割：2024_01_23T09_26_46.662482, latest
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harness_hellaswag_10
- 分割：2024_01_23T09_26_46.662482, latest
- 路径：
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harness_hendrycksTest_5
- 分割：2024_01_23T09_26_46.662482, latest
- 路径：多个文件路径，如
**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-01-23T09-26-46.662482.parquet等
