open-llm-leaderboard-old/details_abhishek__ccy0-2g7e-wqsa-0

该数据集是在模型abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0的评估运行期间自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。数据集包含1个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行生成，每次运行可以在每个配置的特定分割中找到，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新结果。此外，还有一个results配置存储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。该数据集是在模型abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0的评估运行期间自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。数据集包含1个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行生成，每次运行可以在每个配置的特定分割中找到，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新结果。此外，还有一个results配置存储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。

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0

数据集描述

数据集概述

数据集是在模型 abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

数据集由1个配置组成，每个配置对应一个评估任务。

数据集从2次运行中创建。每次运行可以在每个配置中找到特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新的结果。

额外的配置 "results" 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）。

最新结果

以下是来自2023-12-02T16:46:35.234385运行的最新结果：

python { "all": { "acc": 0.32221379833206976, "acc_stderr": 0.01287243548118878 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.32221379833206976, "acc_stderr": 0.01287243548118878 } }

数据集结构

配置

• config_name: harness_gsm8k_5

  • data_files:
    • split: 2023_12_02T16_33_02.439769
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    • split: 2023_12_02T16_46_35.234385
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• config_name: results

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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自Open LLM Leaderboard对模型abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0的自动化评估流程。数据集包含单一配置，对应一个评估任务，由两次独立运行构成。每次运行的结果以时间戳命名的拆分形式存储于各配置中，其中'train'拆分始终指向最新一次运行的评估结果。此外，还设有'results'配置，用于汇总并存储所有运行的聚合指标，支撑排行榜上综合性能的可视化展示。

特点

数据集的结构设计体现了对评估过程可追溯性与时效性的兼顾。每个配置下的拆分以精确时间戳标识，便于研究人员回溯不同时间点的模型表现。'train'拆分自动更新至最新结果，简化了数据加载逻辑。'results'配置集中管理聚合指标，囊括了任务级与整体准确率及其标准误差，为模型性能的横向对比提供了标准化的度量基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载该数据集。例如，使用load_dataset函数指定数据集名称与配置名'harness_gsm8k_5'，并选择'train'拆分即可获取最新评估细节。若需访问特定历史运行，可直接引用对应时间戳命名的拆分。聚合结果则通过'results'配置访问，支持直接解析JSON格式的指标数据，便于集成至自定义分析或可视化流程中。

背景与挑战

背景概述

随着大规模语言模型（LLMs）的蓬勃发展，如何系统性地评估其性能成为自然语言处理领域的关键议题。Open LLM Leaderboard由HuggingFace团队于2023年发起，旨在为社区提供标准化、可复现的模型评测平台。该数据集作为评测运行的一部分，由研究员abhishek提交的模型ccy0-2g7e-wqsa-0在GSM8K数学推理任务上的表现记录自动生成，评测负责人为Clémentine Fourrier。核心研究问题在于通过统一基准衡量模型在复杂推理任务中的泛化能力。该数据集记录了2023年12月两次评测运行的结果，其结构设计体现了对评测过程透明性与可追溯性的追求，为后续模型对比与性能追踪提供了重要参考，推动了LLM评估体系的规范化发展。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战集中于数学推理任务的评估难题，尤其是GSM8K这类需要多步逻辑推导的题目对模型符号计算与语义理解能力提出严苛要求。模型在五次采样中仅取得32.22%的准确率，凸显出当前LLM在解决结构化数学问题时的局限性。构建过程中面临两大技术挑战：其一，评测运行需确保跨时间节点结果的可比性，通过时间戳分割与“latest”指代机制维持数据一致性；其二，任务配置的单一性（仅含GSM8K）与评测指标（准确率及标准误差）的有限性，难以全面反映模型能力，需要平衡评测效率与覆盖广度之间的张力。

常用场景

经典使用场景

在大规模语言模型迅猛发展的浪潮中，如何客观、可复现地评估模型性能成为学术研究的核心挑战。该数据集作为Open LLM Leaderboard评估框架的衍生产物，专为记录模型abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0在数学推理任务上的表现而设计。其经典使用场景聚焦于基准测试追踪，研究者可通过加载harness_gsm8k_5配置下的最新分片，获取模型在GSM8K五样本设置下的准确率及其标准误，从而实现对语言模型算术推理能力的标准化度量。

衍生相关工作

该数据集衍生了若干具有启发性的研究工作。一方面，其评估框架被借鉴用于构建多任务、多轮次的模型性能追踪系统，如将GSM8K的评估逻辑扩展至代码生成与常识推理领域。另一方面，基于该数据集记录的多次运行结果，研究者提出了针对小样本设置下准确率波动的统计修正方法，并探讨了标准误作为置信度指标在模型排行榜中的解释力，从而深化了对评估不确定性量化的方法论认知。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，大语言模型（LLM）的性能评估已成为人工智能领域的研究热点，尤其是在数学推理与常识问答等复杂任务上的能力衡量备受瞩目。Open LLM Leaderboard作为业界权威的基准平台，通过标准化评测流程推动模型透明化竞争。本数据集记录了模型abhishek/ccy0-2g7e-wqsa-0在GSM8K数学推理任务上的两次评估运行，其最新准确率为32.22%，揭示了该模型在符号逻辑与多步推理上的局限。这一结果呼应了近期对LLM泛化能力与稳健性的深度探讨——尽管模型在自然语言生成上表现惊艳，但在结构化问题求解中仍显脆弱。该数据集的公开为研究者提供了细粒度评测轨迹，助力剖析模型失败模式，进而催生针对数学推理的专项优化策略，如链式思考提示或混合符号-神经架构。其影响在于加速了LLM从“对话助手”向“可解释推理引擎”的进化，为教育、金融等需要精确计算的领域奠定可信基础。