OpenLLMTurkishLeadboardv2/details_TURKCELL__Turkcell-LLM-7b-v1

该数据集是在Open LLM Turkish Leaderboardv0.2上对TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1模型进行评估时自动创建的。数据集包含了多个评估任务的结果，如winogrande_tr-v0.2、truthfulqa_v0.2、mmlu_tr_v0.2等，每个任务都有对应的准确率和标准误差。此外，还详细列出了每个任务的配置信息，包括任务名称、数据集路径、测试分割、少样本分割、文档到文本的转换方式等。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1评估运行数据集

数据集创建

• 该数据集是在模型TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1在Open LLM土耳其排行榜v0.2上的评估运行期间自动创建的。

数据集内容

• 数据集包含多个子任务的评估结果，涵盖了多个领域和主题，具体包括：
  • 语言理解
  • 知识问答
  • 多任务学习
  • 社会科学
  • 自然科学
  • 工程技术
  • 医学健康
  • 人文历史
  • 法律伦理
  • 数学逻辑

评估指标

• 每个子任务的评估指标主要为准确率（acc）和准确率标准误差（acc_stderr）。

子任务详情

• 语言理解

  • winogrande_tr-v0.2: 准确率0.5687203791469194，标准误差0.013924627981346338
  • hellaswag_tr-v0.2: 准确率0.3924579428700463，标准误差0.005188788051996135
  • arc_tr-v0.2: 准确率0.3856655290102389，标准误差0.014224250973257182

• 知识问答

  • truthfulqa_v0.2: 准确率0.41621221524767754，标准误差0.014917601359939898
  • gsm8k_tr-v0.2: 精确匹配率0.23538344722854973，标准误差0.011694505503272582

• 多任务学习

  • mmlu_tr_v0.2: 准确率0.3903719588848628，标准误差0.004121848834819819
  • mmlu_humanities_v0.2: 准确率0.3700751537235254，标准误差0.007155446534725673
  • mmlu_other_v0.2: 准确率0.43364299933642997，标准误差0.008922179088597262
  • mmlu_social_sciences_v0.2: 准确率0.4279054279054279，标准误差0.008905015663674302
  • mmlu_stem_v0.2: 准确率0.34093097913322634，标准误差0.008380366672142222

• 其他详细子任务

  • 包括但不限于：mmlu_formal_logic_v0.2, mmlu_high_school_european_history_v0.2, mmlu_high_school_us_history_v0.2等，每个子任务都有详细的准确率和标准误差记录。

数据集用途

• 用于评估模型TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1在不同任务和领域的表现，以优化模型性能和应用范围。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理领域，对大型语言模型的系统性评估是推动技术进步的关键环节。该数据集是在土耳其语开放大语言模型排行榜（Open LLM Turkish Leaderboard v0.2）框架下，针对TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1模型进行自动化评测的过程中生成的。其构建方式依托于预设的评测流水线，通过调用多个土耳其语基准测试集，包括arc_tr、gsm8k_tr、hellaswag_tr、mmlu_tr、truthfulqa和winogrande_tr的特定版本，并配置相应的提示模板、少样本示例数量及评估指标，从而自动记录模型在各子任务上的表现结果。

特点

该数据集的核心特色在于其全面而精细的评测维度。它不仅汇总了模型在常识推理、数学解题、语言理解、知识问答和偏见检测等六个主要任务上的宏观得分，更深入剖析了在MMLU框架下涵盖人文、社科、STEM及其他领域共计57个细分子任务的微观表现。每个评测结果均附带了准确率及其标准误，为模型的性能提供了统计学上的严谨度量。这种多层次、细粒度的结构，使得研究者能够精准定位模型在特定知识领域或推理能力上的优势与短板。

使用方法

使用该数据集时，研究者可直接利用其作为模型评估结果的档案，无需额外处理原始数据。通过解析JSON格式的results字段，可以便捷地提取模型在各基准任务及子任务上的准确率与标准误。例如，欲了解模型在土耳其语ARC任务上的表现，可访问results['arc_tr-v0.2']下的acc与acc_norm指标。同时，groups字段提供了按学科领域聚合的宏观视角，便于进行跨模型的性能对比分析。该数据集是进行土耳其语大语言模型基准测试与能力图谱绘制的理想参考资源。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，大语言模型的性能评估一直是推动技术进步的核心环节。OpenLLMTurkishLeadboardv2 数据集由 Turkcell 团队于近期创建，旨在系统性地评估 Turkcell-LLM-7b-v1 模型在土耳其语环境下的多维度能力。该数据集整合了包括常识推理（Winogrande）、事实一致性（TruthfulQA）、多任务语言理解（MMLU）、情境推理（HellaSwag）、数学问题求解（GSM8K）以及科学问答（ARC）在内的多项基准测试，覆盖人文、社科、STEM 等多个学科领域。通过提供标准化的评估框架，该数据集为土耳其语大语言模型的性能比较与优化提供了重要参考，对推动低资源语言的自然语言处理研究具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，土耳其语作为低资源语言，缺乏系统化、多维度的大语言模型评估体系，现有基准测试多集中于英语，难以直接迁移至土耳其语场景。构建过程中面临的核心挑战包括：首先，需要将英文原版基准测试（如 MMLU、HellaSwag）进行高质量的土耳其语翻译与文化适配，确保语义等价性与本地化合理性；其次，在数学推理任务（GSM8K）中，模型在严格匹配与灵活提取两种评估标准下表现差异显著（准确率分别为 23.5% 与 14.9%），暴露出生成式评估中答案格式规范化的困难；此外，模型在形式逻辑（28.6%）、大学物理（24.8%）等子任务上的低准确率，揭示了土耳其语模型在抽象推理与专业领域知识上的薄弱环节，凸显了构建全面、细粒度评估数据集的必要性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与多语言大模型评估的交叉领域中，OpenLLMTurkishLeadboardv2/details_TURKCELL__Turkcell-LLM-7b-v1 数据集被广泛用于土耳其语大型语言模型的标准化性能评测。其经典使用场景是作为Open LLM土耳其语排行榜的评估基准，通过涵盖常识推理、知识问答、数学推理与文本蕴含等多元任务（如Winogrande、TruthfulQA、MMLU、Hellaswag、GSM8K、ARC）的土耳其语版本，系统性地衡量模型在语言理解、逻辑推演与事实性知识上的综合能力。该数据集为不同规模的土耳其语模型提供了可复现的横向对比框架，成为检验模型在低资源语言上迁移学习效果的核心工具。

实际应用

在实际产业应用中，该数据集是土耳其语AI产品落地前的关键质量门禁。企业可依托其评测结果筛选或微调适用于土耳其语客服系统、教育辅导、智能检索等场景的对话模型。例如，通过GSM8K的数学推理能力评估，可判断模型在金融计算或学术答疑中的可靠性；而MMLU的医学与法律子集则直接服务于专业领域的知识问答系统开发。此外，该数据集为土耳其语语音助手、机器翻译后编辑等产品的迭代提供了可量化的性能标尺，有效降低了因语言适配不足导致的服务风险。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了多项推动土耳其语NLP发展的经典工作。基于其评测框架，研究者提出了针对土耳其语的持续预训练策略与指令微调方法，如通过对比不同基础模型（如T5、GPT架构）在该排行榜上的表现，揭示了词缀丰富语言中tokenization策略对下游性能的关键影响。此外，该数据集催生了面向土耳其语的多任务学习基准与模型压缩研究，部分工作通过分析其细粒度子任务得分，设计了专门优化低资源语言常识推理能力的课程学习方案。这些衍生研究不仅提升了土耳其语模型的实际效能，也为其他形态复杂语言的评测体系构建提供了可借鉴的范式。