open-llm-leaderboard/details_KnutJaegersberg__gpt-2-xl-EvolInstruct

该数据集是在评估模型KnutJaegersberg/gpt-2-xl-EvolInstruct在Open LLM Leaderboard上的表现时自动生成的。数据集包含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，每次运行在每个配置中作为一个特定的分割，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，还有一个名为results的配置，存储了所有运行的聚合结果，并用于在Open LLM Leaderboard上计算和显示聚合指标。

This dataset was automatically generated when evaluating the performance of the model KnutJaegersberg/gpt-2-xl-EvolInstruct on the Open LLM Leaderboard. It contains 3 configurations, each corresponding to one evaluation task. The dataset is generated from a single run, where each configuration corresponds to a specific split, and the split names use the timestamp of the run. The train split always points to the most recent results. Additionally, there is a configuration named "results" that stores the aggregated results of all runs and is used to calculate and display aggregate metrics on the Open LLM Leaderboard.

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of KnutJaegersberg/gpt-2-xl-EvolInstruct

数据集描述

数据集概述

该数据集是在模型 KnutJaegersberg/gpt-2-xl-EvolInstruct 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

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拆分，拆分名称使用运行的时戳。"train" 拆分始终指向最新的结果。

还有一个额外的配置 "results" 存储所有运行的聚合结果（用于计算和显示 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_KnutJaegersberg__gpt-2-xl-EvolInstruct", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

这些是从运行 2023-09-17T18:02:57.671011 获得的最新结果：

python { "all": { "em": 0.0045092281879194635, "em_stderr": 0.000686134689909505, "f1": 0.039052013422818846, "f1_stderr": 0.0012293007940162644, "acc": 0.26831931822737687, "acc_stderr": 0.007544776234715419 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0045092281879194635, "em_stderr": 0.000686134689909505, "f1": 0.039052013422818846, "f1_stderr": 0.0012293007940162644 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.001516300227445034, "acc_stderr": 0.0010717793485492619 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.5351223362273086, "acc_stderr": 0.014017773120881576 } }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估领域，自动化评测流程催生了结构化数据集的生成。该数据集构建于Open LLM Leaderboard对特定模型KnutJaegersberg/gpt-2-xl-EvolInstruct的评估运行过程中，其核心机制是将一次完整的评测运行转化为可追溯的数据档案。数据集通过配置（configuration）与切分（split）的层级结构进行组织，每个配置对应一项评测任务，如DROP、GSM8K和Winogrande，而每次运行则以时间戳命名的切分形式保存，确保了数据版本的可复现性。一个独立的“results”配置则汇总了所有运行的聚合指标，为模型性能的宏观分析提供了基础。

使用方法

为利用此数据集进行深入分析，研究者可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载。典型的使用方法是调用`load_dataset`函数，指定数据集名称、目标配置（如`harness_winogrande_5`）以及所需的切分（如`train`，即最新结果）。加载后的数据可直接用于分析模型在特定任务上的详细输出与性能指标。对于宏观评估，则可加载“results”配置以获取跨任务的聚合分数。这种方法使得模型间的对比分析、性能趋势追踪以及评测方法的复现变得直接而高效。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）快速发展的背景下，HuggingFace平台于2023年推出了Open LLM Leaderboard，旨在为社区提供一个透明、标准化的模型评估基准。该数据集作为该排行榜的一部分，记录了模型KnutJaegersberg/gpt-2-xl-EvolInstruct在特定时间点（2023年9月17日）的自动化评估结果。其核心研究问题聚焦于如何系统性地量化与比较不同LLM在多样化任务上的性能，从而推动模型优化与学术交流。这一举措由HuggingFace团队主导，通过整合多个经典评测任务，如DROP、GSM8K和Winogrande，为研究者提供了可复现的评估框架，显著促进了开源LLM生态的健康发展。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，大型语言模型的评估本身具有高度复杂性，需要覆盖阅读理解、数学推理与常识推理等多个维度，以全面衡量模型的泛化能力与逻辑严谨性。构建过程中的挑战则体现在数据集的自动化生成与集成上，确保来自不同评测任务的结果能够被准确对齐、时间戳分割无误，并维持结果文件的结构一致性，从而支持动态更新与历史回溯。此外，评估结果的标准化与误差估计的精确计算也是技术实现中的关键难点，直接影响排行榜的公信力与实用性。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，该数据集作为Open LLM Leaderboard评估流程的产物，其经典使用场景体现在对特定模型在标准化基准任务上的性能进行细粒度分析。研究人员通过加载数据集中的配置项，如harness_winogrande_5，能够深入探究模型在常识推理、数学问题求解以及阅读理解等任务上的具体表现，从而为模型能力的横向比较提供实证依据。

解决学术问题

该数据集有效解决了大型语言模型评估中缺乏透明、可复现的细粒度性能数据的问题。通过记录模型在DROP、GSM8K和Winogrande等基准任务上的详细输出与指标，它为学术界提供了模型在特定能力维度上的精确诊断工具，有助于揭示模型在推理、数学计算和常识理解等方面的内在局限，推动了模型评估从粗放式排名向精细化分析转变。

实际应用

在实际应用中，该数据集为模型开发者与使用者提供了关键的决策支持。企业或研究团队可依据数据集中的性能细节，筛选适合特定下游任务（如智能问答或教育辅助）的模型版本。同时，它支撑了开源模型社区的持续改进，使开发者能够针对模型在特定任务上的薄弱环节进行有针对性的优化与迭代。

数据集最近研究

最新研究方向

在大型语言模型评估领域，该数据集作为GPT-2-xl-EvolInstruct模型在Open LLM Leaderboard上的评测记录，反映了模型在DROP、GSM8K和Winogrande等基准任务上的性能表现。当前研究聚焦于利用此类自动化评测数据，深入分析模型在复杂推理、常识理解和数学问题解决等方面的能力边界。随着Evol-Instruct等指令优化技术的兴起，学术界正探索如何通过细粒度评测数据揭示模型优化路径，推动模型在低资源任务上的适应性改进。这些研究不仅为模型迭代提供实证依据，也促进了开源评测生态的标准化发展，对提升语言模型的可靠性与透明度具有重要价值。