open-llm-leaderboard-old/details_jeiku__Eros_Prodigadigm_7B

该数据集是在模型jeiku/Eros_Prodigadigm_7B的评估运行期间自动创建的，用于在Open LLM Leaderboard上进行评估。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次运行中创建的，每次运行可以在每个配置中找到特定的分割，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，"results"配置存储了所有运行的聚合结果，并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

原始信息汇总

数据集概述

数据集创建

• 创建背景：该数据集是在对模型 jeiku/Eros_Prodigadigm_7B 进行评估运行期间自动创建的。
• 评估平台：数据集的创建和评估结果展示在 Open LLM Leaderboard 上。

数据集结构

• 配置数量：数据集包含 63 个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 数据来源：数据集来自 1 次运行，每次运行在每个配置中都有特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
• 最新结果："train" 分割始终指向最新的结果。
• 汇总结果：一个额外的配置 "results" 存储所有运行的汇总结果，用于计算和展示在 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。

数据加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_jeiku__Eros_Prodigadigm_7B", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 最新结果时间戳：2024-03-23T07:32:28.592542
• 结果内容：包含多个任务的评估结果，例如 harness|arc:challenge|25、harness|hellaswag|10 等，每个任务的结果包括准确率（acc）、标准化准确率（acc_norm）等指标。

配置详情

• 配置名称：如 harness_arc_challenge_25、harness_gsm8k_5 等。
• 数据文件：每个配置包含多个数据文件，文件路径和分割名称如 2024_03_23T07_32_28.592542 和 latest。

数据文件路径示例

• 示例路径：如 **/details_harness|arc:challenge|25_2024-03-23T07-32-28.592542.parquet

数据集总结

该数据集是在对模型 jeiku/Eros_Prodigadigm_7B 进行评估运行期间自动创建的，包含 63 个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集的创建和评估结果展示在 Open LLM Leaderboard 上。数据集包含多个任务的评估结果，每个任务的结果包括准确率（acc）、标准化准确率（acc_norm）等指标。数据集的加载可以通过 datasets 库进行。