kth8/gemma-4-E4B-it-MMLU-Pro-benchmark

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license: apache-2.0
language:
- en
base_model: google/gemma-4-E4B-it
datasets:
- TIGER-Lab/MMLU-Pro
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Benchmark of [google/gemma-4-E4B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it) against [TIGER-Lab/MMLU-Pro](https://huggingface.co/datasets/TIGER-Lab/MMLU-Pro) dataset.

Accuracy: 69.69999999999999% with Python tool.
| Metric | Value |
|----------------------|---------------|
| **Correct** | 697 |
| **Incorrect** | 303 |
| **Errors** | 0 |
| **Total samples** | 1000 |
| **Python tool calls**| 160 |
| **Total completion tokens** | 1,030,598 |

Raw stats:
```json
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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估领域，gemma-4-E4B-it-MMLU-Pro-benchmark数据集的构建体现了严谨的基准测试范式。该数据集并非从原始数据开始构建，而是以谷歌发布的gemma-4-E4B-it指令调优模型作为评估对象，在TIGER-Lab团队开发的MMLU-Pro基准数据集上执行系统性推理测试。其构建过程核心在于自动化执行模型对一千道多选题的解答，并调用Python工具辅助计算，最终通过比对标准答案，精确统计出模型的正确、错误及工具调用次数等关键性能指标，从而形成一个结构化的模型能力评估记录。

特点

该数据集的核心特征在于其作为一项专项性能基准的纯粹性与可量化性。它并非一个通用的训练或微调语料，而是专门用于衡量特定大模型在升级版大规模多任务语言理解任务上的表现。数据集提供了模型在MMLU-Pro上的详细性能快照，包括69.7%的准确率、697道正确回答、303道错误回答以及160次Python工具调用等具体数值。这些高度结构化的指标使得研究人员能够直接、客观地比较gemma-4-E4B-it模型在复杂推理和多学科知识方面的能力水平，为模型评估提供了清晰的数据锚点。

使用方法

该数据集的主要用途是作为模型评估的参考基准和对比分析的依据。研究人员可直接利用其中已计算好的各项性能指标，无需重复运行昂贵的模型推理，即可了解gemma-4-E4B-it在MMLU-Pro基准上的基线表现。这些数据可用于横向对比其他同类模型在同一基准上的成绩，分析模型在工具使用、多学科知识掌握等方面的优势与短板。此外，数据集提供的原始统计JSON格式便于集成到分析脚本或可视化工具中，支持更深入的性能趋势研究和模型能力评估报告的撰写。

背景与挑战

背景概述

在人工智能领域，大规模语言模型的评估一直是推动技术进步的关键环节。gemma-4-E4B-it-MMLU-Pro-benchmark数据集由相关研究团队于近期构建，旨在对Google开发的gemma-4-E4B-it模型在MMLU-Pro基准上的性能进行系统化评测。MMLU-Pro作为MMLU数据集的增强版本，涵盖了更广泛的多学科知识问题，其核心研究问题聚焦于评估模型在复杂、专业场景下的推理与知识应用能力。该数据集的创建不仅为模型性能提供了量化标准，也促进了开放科学社区在模型透明度与评估方法上的深入探索，对自然语言处理领域的模型优化与部署具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所针对的领域挑战在于，当前语言模型在应对多学科、高难度知识问题时，往往表现出推理深度不足与知识整合能力的局限。MMLU-Pro基准通过引入更具挑战性的问题，旨在检验模型超越表面模式匹配、实现深层逻辑分析与跨领域知识融合的潜力。在构建过程中，挑战主要源于确保评测问题的多样性、专业性与平衡性，同时需设计可靠的自动化评估流程以处理大规模响应，并避免评估偏差，从而保证结果的可信度与可复现性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，gemma-4-E4B-it-MMLU-Pro-benchmark数据集主要用于评估大型语言模型在复杂推理任务中的性能。该数据集基于MMLU-Pro构建，涵盖多学科知识，通过Python工具调用增强模型的外部计算能力，典型使用场景包括模型在数学、科学和逻辑问题上的零样本或少样本评估，以检验其综合理解与推理能力。

解决学术问题

该数据集解决了人工智能研究中模型泛化能力与外部工具集成效能的评估难题。通过提供标准化的多领域基准，它帮助研究者量化模型在知识密集型任务上的准确性，促进了对模型推理机制、工具使用策略以及跨学科知识融合的深入分析，为提升语言模型的实用性和可靠性提供了实证基础。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括对Gemma系列模型的迭代优化研究，以及工具增强语言模型的架构设计探索。相关研究聚焦于提升模型在MMLU-Pro等基准上的准确率，并扩展至多模态推理、自动化代码生成等方向，推动了开源社区在模型评估与工具集成方面的标准化进程。