OALL/details_paloalma__TW3-JRGL-v2
收藏Hugging Face2024-06-07 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 paloalma/TW3-JRGL-v2 的评估运行期间自动创建的。数据集由136个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从1次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，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，一个名为 results 的配置存储了所有运行的聚合结果。README还提供了如何使用Python中的 datasets 库加载数据集的示例。
该数据集是在模型 paloalma/TW3-JRGL-v2 的评估运行期间自动创建的。数据集由136个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从1次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，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，一个名为 results 的配置存储了所有运行的聚合结果。README还提供了如何使用Python中的 datasets 库加载数据集的示例。
提供机构：
OALL
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- Evaluation run of paloalma/TW3-JRGL-v2
数据集描述
- 创建目的: 自动生成于模型paloalma/TW3-JRGL-v2的评估运行过程中。
- 数据组成: 包含136个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据来源: 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。
- 特殊配置: 包含一个名为"results"的额外配置，存储所有运行的聚合结果。
数据集使用示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("OALL/details_paloalma__TW3-JRGL-v2", "lighteval_xstory_cloze_ar_0", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自run 2024-06-07T12:08:34.746403。
- 结果内容: 包括多个任务的评估结果，如"acc_norm"和"acc_norm_stderr"等指标。
