open-llm-leaderboard/details_allknowingroger__Mistraldouble-7B-task
收藏Hugging Face2024-04-10 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集是在模型allknowingroger/Mistraldouble-7B-task在Open LLM Leaderboard上进行评估时自动创建的。它由63个配置组成，每个配置对应一个被评估的任务。数据集包含1次运行的结果，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train分割始终指向最新的结果。一个名为results的额外配置存储了所有运行的聚合结果，这些结果用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。可以使用Python中的datasets库加载该数据集，如提供的代码片段所示。
该数据集是在模型allknowingroger/Mistraldouble-7B-task在Open LLM Leaderboard上进行评估时自动创建的。它由63个配置组成，每个配置对应一个被评估的任务。数据集包含1次运行的结果，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train分割始终指向最新的结果。一个名为results的额外配置存储了所有运行的聚合结果，这些结果用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。可以使用Python中的datasets库加载该数据集，如提供的代码片段所示。
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 allknowingroger/Mistraldouble-7B-task
数据集描述
- dataset_summary: 该数据集是在评估模型allknowingroger/Mistraldouble-7B-task在Open LLM Leaderboard上的运行过程中自动创建的。
- 数据集组成: 包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据集创建: 数据集由1次运行创建，每次运行作为一个特定的分割，分割名使用运行的时间戳命名。"train"分割始终指向最新结果。
- 附加配置: 有一个名为"results"的配置，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。
数据集加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_allknowingroger__Mistraldouble-7B-task", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自2024-04-10T19:40:13.205699的运行结果。
- 结果内容: 包括多个任务的准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等指标。
数据集配置详情
配置列表
- harness_arc_challenge_25
- 数据文件: 包含特定时间戳和最新结果的分割。
- harness_gsm8k_5
- 数据文件: 包含特定时间戳和最新结果的分割。
- harness_hellaswag_10
- 数据文件: 包含特定时间戳和最新结果的分割。
- harness_hendrycksTest_5
- 数据文件: 包含多个子任务的特定时间戳和最新结果的分割。
以上信息提供了数据集的基本结构、内容和使用方法，以及如何访问和加载数据集中的特定配置。
