open-llm-leaderboard/details_0-hero__Matter-0.2-7B-DPO
收藏Hugging Face2024-04-15 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 0-hero/Matter-0.2-7B-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。它包含一次运行的结果，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，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 库加载数据集的示例，并包含了特定运行的最新结果。
该数据集是在模型 0-hero/Matter-0.2-7B-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。它包含一次运行的结果，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，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 库加载数据集的示例，并包含了特定运行的最新结果。
提供机构：
open-llm-leaderboard
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- pretty_name: Evaluation run of 0-hero/Matter-0.2-7B-DPO
数据集描述
- dataset_summary: 该数据集是在评估模型0-hero/Matter-0.2-7B-DPO运行期间自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。
数据集组成
- 数据结构: 包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 创建来源: 数据集由1次运行创建，每次运行作为一个特定的分割存在，分割名称使用运行的时间戳命名。
- 额外配置: “results”配置存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_0-hero__Matter-0.2-7B-DPO", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自2024-04-15T21:23:53.765896的运行结果。
- 结果内容: 包含多个任务的准确率(acc)和标准误差(acc_stderr)等指标。
数据集配置详情
配置列表
- harness_arc_challenge_25
- 数据文件: 包含特定时间戳和最新分割的数据文件。
- harness_gsm8k_5
- 数据文件: 包含特定时间戳和最新分割的数据文件。
- harness_hellaswag_10
- 数据文件: 包含特定时间戳和最新分割的数据文件。
- harness_hendrycksTest_5
- 数据文件: 包含多个任务的特定时间戳和最新分割的数据文件。
以上信息提供了数据集的基本结构和内容，以及如何加载和使用数据集的示例。
