open-llm-leaderboard-old/details_sequelbox__StellarBright

该数据集是在评估模型sequelbox/StellarBright时自动生成的，包含3个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由1次运行生成，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。此外，还有一个results配置存储了所有运行的聚合结果，用于在Open LLM Leaderboard上计算和显示聚合指标。

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of sequelbox/StellarBright

数据集描述

数据集概述

数据集是在模型 sequelbox/StellarBright 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

该数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。

数据集是从1次运行中创建的。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 timestamp。"train" 分割始终指向最新的结果。

一个额外的配置 "results" 存储了所有运行的聚合结果（并用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标）。

要加载运行的详细信息，可以执行以下操作： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_sequelbox__StellarBright_public", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-11-08T22:55:36.010619 运行的最新结果（注意，如果连续评估没有覆盖相同的任务，仓库中可能会有其他任务的结果。您可以在每个评估的 "latest" 分割中找到每个任务的结果）：

python { "all": { "em": 0.34458892617449666, "em_stderr": 0.004866841438021566, "f1": 0.4966107382550379, "f1_stderr": 0.004389897684698882, "acc": 0.613835910465284, "acc_stderr": 0.011977981888400647 }, "harness|drop|3": { "em": 0.34458892617449666, "em_stderr": 0.004866841438021566, "f1": 0.4966107382550379, "f1_stderr": 0.004389897684698882 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.3949962092494314, "acc_stderr": 0.01346535496997321 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.8326756116811366, "acc_stderr": 0.010490608806828082 } }