open-llm-leaderboard-old/details_vihangd__neuralfalcon-1b-v1
收藏Hugging Face2024-01-05 更新2024-06-22 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/open-llm-leaderboard-old/details_vihangd__neuralfalcon-1b-v1
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资源简介：
该数据集是在模型 vihangd/neuralfalcon-1b-v1 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。它由 2 次运行创建，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，使用运行的时间戳命名。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 还提供了一个示例，展示了如何使用 Hugging Face 的 datasets 库加载运行中的详细信息。
该数据集是在模型 vihangd/neuralfalcon-1b-v1 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。它由 2 次运行创建，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，使用运行的时间戳命名。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 还提供了一个示例，展示了如何使用 Hugging Face 的 datasets 库加载运行中的详细信息。
提供机构：
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总
数据集概述
数据集组成
- 该数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据集由2次运行结果组成，每次运行的结果以特定的时间戳命名的分片存储。
- "train"分片始终指向最新的结果。
数据集加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_vihangd__neuralfalcon-1b-v1", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 最新结果来自2024-01-05T10:25:35.240095的运行。
- 结果包括多个任务的评估指标，如准确率（acc）、标准化准确率（acc_norm）等。
配置详情
-
harness_arc_challenge_25
- 分片：2023_12_17T03_31_54.267536, 2024_01_05T10_25_35.240095, latest
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_*.parquet
-
harness_gsm8k_5
- 分片：2023_12_17T03_31_54.267536, 2024_01_05T10_25_35.240095, latest
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_*.parquet
-
harness_hellaswag_10
- 分片：2023_12_17T03_31_54.267536, 2024_01_05T10_25_35.240095, latest
- 路径：
**/details_harness|hellaswag|10_*.parquet
-
harness_hendrycksTest_5
- 分片：2023_12_17T03_31_54.267536, 2024_01_05T10_25_35.240095, latest
- 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-*|5_*.parquet
