open-llm-leaderboard/details_davidkim205__Rhea-72b-v0.4
收藏Hugging Face2024-03-23 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在评估模型davidkim205/Rhea-72b-v0.4时自动创建的，评估在Open LLM Leaderboard上进行。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集从1次运行中创建，每次运行可以在每个配置中找到，运行的时间戳作为分割名称。train分割始终指向最新结果。此外，results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。
该数据集是在评估模型davidkim205/Rhea-72b-v0.4时自动创建的，评估在Open LLM Leaderboard上进行。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集从1次运行中创建，每次运行可以在每个配置中找到，运行的时间戳作为分割名称。train分割始终指向最新结果。此外，results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。
提供机构：
open-llm-leaderboard
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称: Evaluation run of davidkim205/Rhea-72b-v0.4
创建目的: 该数据集是自动创建的，用于评估模型davidkim205/Rhea-72b-v0.4在Open LLM Leaderboard上的表现。
数据集组成:
- 配置数量: 63个
- 数据来源: 来自1次运行，每个配置对应一个评估任务。
- 数据分割: 每个运行作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。"train"分割指向最新结果。
- 额外配置: 一个名为"results"的配置，存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。
加载数据示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_davidkim205__Rhea-72b-v0.4", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
最新结果包括多个任务的评估指标，如准确率（acc）、标准误差（acc_stderr）等，具体数值请参考README文件中的详细数据。
