rebase_gemma-4-E4B-it_lcb_v6_ns32_md4_bt0_1_seed65_lcb_v6__v0

该数据集包含多个特征字段，包括问题（question）、生成ID（generation_id）、生成内容（generation）、令牌数量（num_tokens）、奖励（reward）、问题索引（question_index）、目标（target）、任务（task）、VF预测（vf_prediction）和级别（level）。数据集分为一个测试集，包含4192个样本，总大小为97330308字节。下载大小为38899758字节。数据集适用于生成任务和评估任务，提供了丰富的性能指标，如平均响应令牌数、生成阶段时间、通过率等，这些指标是从16个分片聚合而来。

原始信息汇总

根据您提供的数据集详情页面和README文件，以下是对该数据集的总结：

数据集概述

该数据集名为 rebase_gemma-4-E4B-it_lcb_v6_ns32_md4_bt0_1_seed65_lcb_v6__v0，由用户 anirudhb11 上传至 Hugging Face 平台。

数据特征

数据集包含以下列（共10个特征）：

特征名	数据类型	描述
question	string	问题内容
generation_id	int64	生成ID
generation	string	生成结果
num_tokens	int64	令牌数量
reward	float64	奖励值
question_index	int64	问题索引
target	string	目标答案
task	string	任务类型
vf_prediction	float64	价值函数预测
level	int64	级别

数据集拆分

• 仅包含测试集（test split），共 4192 个样本。
• 数据集大小：总字节数 97,330,308（约92.8MB），下载大小 38,899,758（约37.1MB）。

聚合指标

数据集来自 16 个分片（shards），以下是关键聚合指标：

指标	值
pass@1	0.5432
pass@2	0.6117
pass@4	0.6675
pass@8	0.7091
pass@16	0.7332
pass@32	0.7405
avg_response_tokens	7802.59
median_response_tokens	7000.49
total_generated_output_tokens	2,490,860
total_policy_output_tokens	2,038,550
total_judge_output_tokens	452,310
total_time_s	2094.43

配置信息

• 配置名称：default
• 数据文件路径：data/test-*（测试集文件通配符）

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注意：该数据集专注于评估和记录模型在多个级别上的生成性能，包含奖励、价值预测和详细的令牌使用情况。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自对Gemma-4-E4B-it模型在LiveCodeBench v6基准测试上进行的大规模推演与强化学习训练。具体建构过程中，研究人员为每个编程问题生成了32个候选答案，并采用多层级评判机制，从四个递进的难度级别对回答进行自动评分。每个样本包含原始问题、生成答案、对应的代币数量、奖励分数、评判预测值以及任务难度等级等信息。最终，经过筛选与整合，共汇集了4192个测试样本，形成了该数据集。

特点

数据集的核心特点在于其丰富的元信息与多维度的评估指标。它不仅记录了每个生成答案的奖励值和价值函数预测值，还提供了从pass@1到pass@32等多种通过率指标，以及各难度级别的评判代币消耗和跳过率。这些详尽的统计信息使得数据集能够细致反映模型在不同难度编程任务上的表现差异，尤其在高难度问题上的回答长度和评判策略具有独特的研究价值，为深入分析模型推演行为的细粒度特征提供了坚实的数据基础。

使用方法

该数据集主要面向代码生成与大语言模型对齐领域的研究人员。使用者可直接加载HuggingFace上的数据集，利用其中的'question'字段作为输入，'generation'字段作为模型输出，'target'字段作为参考答案，进行模型性能的基准测试。此外，'reward'与'vf_prediction'字段可用于强化学习中的奖励模型训练或价值函数优化。'level'字段则允许研究者按问题难度进行分层分析，从而评估模型在不同复杂度编程任务上的泛化能力与鲁棒性。

背景与挑战

背景概述

随着大规模语言模型在代码生成领域展现出卓越潜力，如何系统性地评估与提升模型在复杂编程任务上的性能成为关键课题。rebase_gemma-4-E4B-it_lcb_v6_ns32_md4_bt0_1_seed65_lcb_v6__v0 数据集由相关研究团队基于 Gemma-4-E4B 模型构建，聚焦于代码生成与修正任务。该数据集包含约4192条测试样本，每条样本涵盖问题描述、模型生成结果、标记及奖励信号等多元特征，旨在通过多轮搜索与评估机制（如n=32的采样、多层级判断），量化模型在编程问题上的通过率（pass@k）与生成效率。数据集采用16个分片进行汇总统计，提供了如平均响应令牌数、各层级判断令牌消耗等细粒度指标，为分析模型在代码推理与生成中的行为模式提供了坚实的数据基础，对推动代码智能体研究的发展具有重要价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题聚焦于大语言模型在编程任务中的“搜索-推理”能力评估。核心挑战在于如何设计合理的多层级判断机制与搜索策略，以平衡生成质量与计算开销，例如数据集采用四层级判断（level 1至4）逐步验证模型输出，但层级0与低层级判断的令牌消耗差异显著，需避免过度的资源浪费。在构建过程中，挑战包括生成与评估阶段的时序协调，统计指标显示生成阶段耗时约1376秒，总耗时达2094秒，需优化采样效率与并行化处理。此外，数据集面临模型输出的重复性与鲁棒性问题，如w_best@k指标标准差较高（如w_best@16_std为0.0696），反映出多轮采样中结果的波动性，对消融实验的稳定性构成考验。最后，如何在保留高通过率（pass@1达0.543）的同时降低冗余生成令牌数（总策略输出令牌约204万），实现高效与准确的平衡，是当前研究的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在代码生成与推理领域，rebase_gemma-4-E4B-it_lcb_v6_ns32_md4_bt0_1_seed65_lcb_v6__v0数据集被广泛应用于评估和微调大语言模型的编程能力。该数据集包含了大量经过精心设计的编程问题、多轮生成响应以及对应的奖励模型评分，为研究代码智能生成、多步推理与搜索策略提供了标准化的测试基准。研究者常利用该数据集的pass@k指标来量化模型在复杂编程任务上的整体表现，尤其是在需要多步生成与修正的场景中。通过比较pass@1与pass@32等指标，可以深入理解模型在少数与多次采样策略下的性能差异，从而推动更高效的代码生成算法设计。

实际应用

在实际工业界，该数据集可被用于优化智能编程助手和自动化测试生成系统。企业可以利用其中的问题与生成样例来训练模型更准确地理解用户意图，并提供符合要求的代码片段。数据集中的奖励评分体系能够辅助开发者在部署前筛选出最具鲁棒性的模型版本，减少错误代码投入生产环境的可能性。例如，在基于Gemma模型的代码补全服务中，工程师可依据该数据集的pass@16指标挑选合适的模型候选，并参考median_response_tokens值来平衡响应速度与输出质量，从而在实时编程辅助中实现更好的用户体验。

衍生相关工作

该数据集的出现催生了多项富有启发性的后续研究。在评估方法论方面，研究者借鉴其多层次搜索与奖励聚合框架，提出了更精细的模型自洽性验证方法，如基于w_best@k的动态采样策略。在模型训练领域，该数据集的奖励分数被用作直接偏好优化和近端策略优化的监督信号，衍生出如代码生成中的奖励对齐学习等工作。此外，部分工作将数据集中的jtoken_cdf与total_policy_output_tokens与计算资源使用分析相结合，探索了模型在受限预算下的推理效率边界。这些衍生工作共同构筑了代码智能研究的多维图景，彰显了该数据集作为基准平台的学术辐射力。