five

open-llm-leaderboard-old/details_h2oai__h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt

收藏
Hugging Face2023-10-18 更新2024-06-22 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/open-llm-leaderboard-old/details_h2oai__h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集是在模型[h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt](https://huggingface.co/h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt)在[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)上的评估运行过程中自动创建的。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。一个额外的配置"results"存储了运行的所有聚合结果,并用于计算和显示在[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)上的聚合指标。

该数据集是在模型[h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt](https://huggingface.co/h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt)在[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)上的评估运行过程中自动创建的。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。一个额外的配置"results"存储了运行的所有聚合结果,并用于计算和显示在[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)上的聚合指标。
提供机构:
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总

数据集卡片:h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300bt 评估运行

数据集描述

数据集概述

该数据集是在模型 h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b-preview-300btOpen 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。

数据集从1次运行中创建。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。

一个额外的配置 "results" 存储了运行的所有聚合结果(并用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标)。

最新结果

以下是来自运行 2023-10-18T10:05:46.000869 的最新结果:

python { "all": { "em": 0.09406459731543625, "em_stderr": 0.0029895193407219744, "f1": 0.1653156459731545, "f1_stderr": 0.003297300596545349, "acc": 0.27466456195737965, "acc_stderr": 0.00699196443452012 }, "harness|drop|3": { "em": 0.09406459731543625, "em_stderr": 0.0029895193407219744, "f1": 0.1653156459731545, "f1_stderr": 0.003297300596545349 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.0, "acc_stderr": 0.0 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.5493291239147593, "acc_stderr": 0.01398392886904024 } }

配置

  • harness_drop_3

    • 分割: 2023_10_18T10_05_46.000869
      • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
    • 分割: latest
      • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
  • harness_gsm8k_5

    • 分割: 2023_10_18T10_05_46.000869
      • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
    • 分割: latest
      • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
  • harness_winogrande_5

    • 分割: 2023_10_18T10_05_46.000869
      • 路径: **/details_harness|winogrande|5_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
    • 分割: latest
      • 路径: **/details_harness|winogrande|5_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
  • results

    • 分割: 2023_10_18T10_05_46.000869
      • 路径: results_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
    • 分割: latest
      • 路径: results_2023-10-18T10-05-46.000869.parquet
二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务