open-llm-leaderboard/details_Kquant03__DolphinHermesPro-ModelStock
收藏Hugging Face2024-04-19 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型Kquant03/DolphinHermesPro-ModelStock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1次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，train分割始终指向最新结果。一个名为results的额外配置存储了运行的所有聚合结果，用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。README文件还包含一个Python代码片段，展示了如何加载运行中的详细信息，并提供了特定运行的最新结果。
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型Kquant03/DolphinHermesPro-ModelStock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1次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，train分割始终指向最新结果。一个名为results的额外配置存储了运行的所有聚合结果，用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。README文件还包含一个Python代码片段，展示了如何加载运行中的详细信息，并提供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 Kquant03/DolphinHermesPro-ModelStock
数据集描述
- dataset_summary: 该数据集是模型Kquant03/DolphinHermesPro-ModelStock在Open LLM Leaderboard评估运行期间自动创建的。
数据集组成
- 配置数量: 63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据来源: 数据集由1次运行创建，每次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: “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。
数据集加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Kquant03__DolphinHermesPro-ModelStock", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 最新结果来自2024-04-19T03:48:10.544295的运行。
- 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
- harness_arc_challenge_25
- harness_gsm8k_5
- harness_hellaswag_10
- harness_hendrycksTest_5
每个配置包含多个数据文件，根据不同的任务和时间戳进行分割。
