open-llm-leaderboard-old/details_ajibawa-2023__Uncensored-Jordan-7B

该数据集是在模型 ajibawa-2023/Uncensored-Jordan-7B 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，每个配置对应一个评估任务。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，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` 函数加载运行中的详细信息的示例。还包括了 2023-11-18T19:37:27.743703 运行的最新结果，显示了不同任务的各种指标，如准确率、归一化准确率和错误率。

原始信息汇总

数据集概述

数据集创建

• 该数据集是在评估模型 ajibawa-2023/Uncensored-Jordan-7B 在 Open LLM Leaderboard 上的运行过程中自动创建的。

数据集结构

• 数据集包含 64 个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 数据集从 1 次运行中创建，每个运行可以在每个配置中找到特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
• "train" 分割始终指向最新的结果。
• 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 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。

数据加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_ajibawa-2023__Uncensored-Jordan-7B_public", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 最新结果来自 2023-11-18T19:37:27.743703 运行，包含多个任务的评估结果。

配置详情

• 数据集包含多个配置，每个配置对应不同的评估任务，例如 harness_arc_challenge_25、harness_drop_3、harness_gsm8k_5 等。
• 每个配置包含不同分割的数据文件路径，例如 2023_11_18T19_37_27.743703 和 latest。