five

open-llm-leaderboard-old/details_stabilityai__StableBeluga-13B

收藏
Hugging Face2023-10-15 更新2024-06-22 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/open-llm-leaderboard-old/details_stabilityai__StableBeluga-13B
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 stabilityai/StableBeluga-13B 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 64 个配置组成,每个配置对应一个被评估的任务。数据集是从 2 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。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。README 还提供了如何使用 `datasets` 库中的 `load_dataset` 函数加载数据集的示例。

该数据集是在模型 stabilityai/StableBeluga-13B 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 64 个配置组成,每个配置对应一个被评估的任务。数据集是从 2 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。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。README 还提供了如何使用 `datasets` 库中的 `load_dataset` 函数加载数据集的示例。
提供机构:
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总

数据集概述

数据集简介

该数据集是在对模型 stabilityai/StableBeluga-13B 进行评估运行期间自动创建的,用于 Open LLM Leaderboard

数据集结构

  • 配置数量:64个配置,每个配置对应一个评估任务。
  • 运行次数:数据集从2次运行中创建。每个运行在每个配置中作为一个特定的分割存在,分割名称使用运行的时间戳。
  • 训练分割:"train" 分割始终指向最新的结果。
  • 结果配置:一个额外的配置 "results" 存储所有运行的聚合结果,用于计算和显示聚合指标在 Open LLM Leaderboard 上。

数据加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_stabilityai__StableBeluga-13B", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-15T18:18:48.353426 运行的最新结果: python { "all": { "em": 0.13968120805369127, "em_stderr": 0.00355008169467152, "f1": 0.2125828439597308, "f1_stderr": 0.0036624757731315858, "acc": 0.4533641938925533, "acc_stderr": 0.010674908726298674 }, "harness|drop|3": { "em": 0.13968120805369127, "em_stderr": 0.00355008169467152, "f1": 0.2125828439597308, "f1_stderr": 0.0036624757731315858 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.1379833206974981, "acc_stderr": 0.009499777327746841 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7687450670876085, "acc_stderr": 0.011850040124850508 } }

配置详情

以下是部分配置的详细信息:

  • harness_arc_challenge_25

    • 分割:2023_07_31T13_19_00.568083
    • 路径:**/details_harness|arc:challenge|25_2023-07-31T13:19:00.568083.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|arc:challenge|25_2023-07-31T13:19:00.568083.parquet
  • harness_drop_3

    • 分割:2023_10_15T18_18_48.353426
    • 路径:**/details_harness|drop|3_2023-10-15T18-18-48.353426.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|drop|3_2023-10-15T18-18-48.353426.parquet
  • harness_gsm8k_5

    • 分割:2023_10_15T18_18_48.353426
    • 路径:**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-15T18-18-48.353426.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-15T18-18-48.353426.parquet
  • harness_hellaswag_10

    • 分割:2023_07_31T13_19_00.568083
    • 路径:**/details_harness|hellaswag|10_2023-07-31T13:19:00.568083.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|hellaswag|10_2023-07-31T13:19:00.568083.parquet
  • harness_hendrycksTest_5

    • 分割:2023_07_31T13_19_00.568083
    • 路径:**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-07-31T13:19:00.568083.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-07-31T13:19:00.568083.parquet
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作