open-llm-leaderboard/details_LimYeri__CodeMind-Gemma-7B-QLoRA-4bit
收藏Hugging Face2024-04-19 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集是在模型LimYeri/CodeMind-Gemma-7B-QLoRA-4bit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。数据集包含一次运行的结果，每次运行作为每个配置中的一个特定分割存储。train分割始终指向最新结果。此外，还有一个results配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。文件还提供了如何使用`datasets`库中的`load_dataset`函数加载数据集的示例。
该数据集是在模型LimYeri/CodeMind-Gemma-7B-QLoRA-4bit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。数据集包含一次运行的结果，每次运行作为每个配置中的一个特定分割存储。train分割始终指向最新结果。此外，还有一个results配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。文件还提供了如何使用`datasets`库中的`load_dataset`函数加载数据集的示例。
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 LimYeri/CodeMind-Gemma-7B-QLoRA-4bit
数据集描述
- 自动创建于模型评估运行期间，针对模型 LimYeri/CodeMind-Gemma-7B-QLoRA-4bit，在 Open LLM Leaderboard 上进行评估。
- 数据集包含 63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据集由 1次运行 创建，每次运行作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
- 存在一个额外的配置“results”，存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。
数据集结构
- 每个配置包含不同的分割，如“train”和基于时间戳的分割。
- “train”分割始终指向最新结果。
加载数据示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_LimYeri__CodeMind-Gemma-7B-QLoRA-4bit", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 最新结果来自 2024-04-19T00:33:04.996883。
- 结果包括多个任务的评估指标，如准确率（acc）和标准误差（acc_stderr）。
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，根据不同的时间戳和“latest”分割进行组织。
