open-llm-leaderboard/details_AetherResearch__Cerebrum-1.0-8x7b
收藏Hugging Face2024-03-22 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型AetherResearch/Cerebrum-1.0-8x7b进行评估时自动创建的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从一次或多次运行中生成的，每次运行都作为每个配置中的一个特定拆分存储。train拆分始终指向最新结果。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`datasets`库中的`load_dataset`函数加载运行中的详细信息的示例。README中还包含了特定运行的最新结果，展示了不同任务的各种指标，如准确率和标准误差。
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型AetherResearch/Cerebrum-1.0-8x7b进行评估时自动创建的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从一次或多次运行中生成的，每次运行都作为每个配置中的一个特定拆分存储。train拆分始终指向最新结果。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`datasets`库中的`load_dataset`函数加载运行中的详细信息的示例。README中还包含了特定运行的最新结果，展示了不同任务的各种指标，如准确率和标准误差。
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 AetherResearch/Cerebrum-1.0-8x7b
数据集描述
- dataset_summary: 该数据集是在评估模型AetherResearch/Cerebrum-1.0-8x7b运行期间自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。
数据集结构
- 组成: 数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。
- 创建过程: 数据集从1次运行中创建，每个运行在每个配置中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。
- 特殊配置: 存在一个名为"results"的额外配置，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。
数据集加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_AetherResearch__Cerebrum-1.0-8x7b", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自2024-03-22T03:57:55.962072的运行结果。
- 结果内容: 包含多个任务的评估结果，如准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等。
数据集配置详情
- 配置列表:
- config_name: harness_arc_challenge_25
- config_name: harness_gsm8k_5
- config_name: harness_hellaswag_10
- config_name: harness_hendrycksTest_5
- 数据文件路径: 每个配置包含多个数据文件，路径以时间戳命名，如
2024-03-22T03-57-55.962072.parquet。
