open-llm-leaderboard/details_ichigoberry__MonarchPipe-7B-slerp

该数据集是在模型 ichigoberry/MonarchPipe-7B-slerp 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。数据集是从 2 次运行中创建的，每次运行在每个配置中表示为特定的拆分，train 拆分始终指向最新结果。一个名为 results 的额外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。README 还提供了如何使用 Python 中的 datasets 库加载数据集的示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• pretty_name: Evaluation run of ichigoberry/MonarchPipe-7B-slerp

数据集描述

• dataset_summary: 该数据集是模型ichigoberry/MonarchPipe-7B-slerp在Open LLM Leaderboard评估运行期间自动创建的。

数据集组成

• 配置数量: 63个
• 每个配置对应一个评估任务
• 数据来源: 来自2次运行，每次运行对应一个特定分割，分割名使用运行的时间戳命名。
• "train"分割: 始终指向最新结果。
• "results"配置: 存储所有运行结果的聚合数据，用于计算和显示聚合指标。

数据集加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_ichigoberry__MonarchPipe-7B-slerp", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 结果来源: 来自2024-04-03T09:41:53.253329的运行。
• 结果内容: 包含多个任务的评估结果，如准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等。

数据集配置详情

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，对应不同的运行时间和最新结果。