open-llm-leaderboard-old/details_upstage__llama-30b-instruct-2048

该数据集是在模型 upstage/llama-30b-instruct-2048 在 Open LLM Leaderboard 上的评估过程中自动生成的。数据集由 64 个配置组成，每个配置对应一个被评估的任务。它由 2 次运行生成，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，分割名称由运行的时间戳命名。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 还提供了一个示例，展示了如何使用 Hugging Face 的 datasets 库加载运行中的详细信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Evaluation run of upstage/llama-30b-instruct-2048

数据集来源

• 该数据集是在评估模型 upstage/llama-30b-instruct-2048 在 Open LLM Leaderboard 上的自动创建的。

数据集结构

• 数据集由64个配置组成，每个配置对应一个评估任务。
• 数据集从2次运行中创建，每次运行可以在每个配置中作为一个特定的分片找到，分片名称使用运行的时间戳。
• "train" 分片始终指向最新的结果。

数据集内容

• 一个额外的配置 "results" 存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示在 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_upstage__llama-30b-instruct-2048", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 这些是最新结果，来自2023-10-19T00:52:48.467311的运行： python { "all": { "em": 0.35539010067114096, "em_stderr": 0.004901633098104223, "f1": 0.44463611577181344, "f1_stderr": 0.004655171488287754, "acc": 0.48687269361101454, "acc_stderr": 0.010937111570073342 }, "harness|drop|3": { "em": 0.35539010067114096, "em_stderr": 0.004901633098104223, "f1": 0.44463611577181344, "f1_stderr": 0.004655171488287754 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.17816527672479152, "acc_stderr": 0.01054013252754947 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7955801104972375, "acc_stderr": 0.011334090612597212 } }

配置详情

• harness_arc_challenge_25

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|arc:challenge|25_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_drop_3

  • 分片: 2023_10_19T00_52_48.467311, latest
  • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-19T00-52-48.467311.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分片: 2023_10_19T00_52_48.467311, latest
  • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-19T00-52-48.467311.parquet

• harness_hellaswag_10

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hellaswag|10_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: 多个路径，例如 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_abstract_algebra_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_anatomy_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-anatomy|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_astronomy_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-astronomy|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_business_ethics_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
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• harness_hendrycksTest_clinical_knowledge_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
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• harness_hendrycksTest_college_biology_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
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• harness_hendrycksTest_college_chemistry_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
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• harness_hendrycksTest_college_computer_science_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
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• harness_hendrycksTest_college_mathematics_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-college_mathematics|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_college_medicine_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-college_medicine|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_college_physics_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-college_physics|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_computer_security_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-computer_security|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_conceptual_physics_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_econometrics_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-econometrics|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_electrical_engineering_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

• harness_hendrycksTest_elementary_mathematics_5

  • 分片: 2023_07_19T12_29_43.161348, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5_2023-07-19T12:29:43.161348.parquet

以上是数据集的详细概述，包括数据集的名称、来源、结构、内容、加载示例、最新结果以及各个配置的详细信息。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由64个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集的构建过程涉及两次运行，每次运行的时间戳被用作特定分割的名称。'train'分割始终指向最新的结果。此外，一个名为'results'的额外配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示在Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

特点

此数据集的主要特点在于其结构化的配置和分割设计，确保了评估结果的可追溯性和可比性。每个配置对应一个特定的评估任务，而每次运行的结果都被保存为独立的分割，便于后续分析和比较。此外，'results'配置提供了所有任务的聚合结果，便于整体性能的评估。

使用方法

用户可以通过加载特定的配置和分割来访问数据集中的详细信息。例如，使用Python代码可以从'harness_winogrande_5'配置中加载最新的训练分割数据。此外，用户还可以访问'results'配置以获取所有任务的聚合结果。这种灵活的访问方式使得数据集适用于各种评估和分析任务。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）的评估一直是研究的热点。open-llm-leaderboard-old/details_upstage__llama-30b-instruct-2048数据集由Upstage团队创建，旨在评估LLM在多个任务上的表现。该数据集包含了64个配置，每个配置对应一个评估任务，涵盖了从基础的文本理解到复杂的推理任务。数据集的创建时间可追溯至2023年，主要研究人员和机构包括Upstage和Hugging Face。其核心研究问题是如何全面且准确地评估LLM的多任务处理能力，这一研究对推动LLM在实际应用中的性能提升具有重要意义。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，多任务评估需要处理不同任务间的数据异质性，确保每个任务的评估标准一致且公正。其次，数据集的动态更新机制要求能够及时反映模型性能的变化，这对数据管理和版本控制提出了高要求。此外，评估结果的解释性和可重复性也是一大挑战，确保每次评估的结果都能为模型的改进提供可靠的依据。最后，数据集的广泛应用需要解决不同任务间的兼容性和扩展性问题，以适应未来更多任务的评估需求。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，该数据集主要用于评估大型语言模型（LLM）在多任务环境下的性能。通过包含64种不同的配置，每种配置对应一个特定的评估任务，研究人员可以全面分析模型在各种任务中的表现，如文本理解、数学推理和常识推理等。这种多任务评估框架为模型的综合能力提供了详尽的洞察，有助于识别模型在不同任务中的优势与不足。

衍生相关工作

基于该数据集，研究人员开发了多种相关的经典工作，包括但不限于模型的多任务学习策略、任务间的迁移学习方法以及模型的鲁棒性增强技术。例如，有研究利用该数据集中的多任务评估结果，提出了基于任务相似性的模型优化方法，显著提升了模型在相关任务上的表现。此外，还有研究通过分析该数据集中的错误模式，开发了新的模型训练策略，有效减少了模型在特定任务中的错误率。这些衍生工作不仅丰富了大型语言模型的研究领域，也为实际应用中的模型优化提供了新的思路。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，open-llm-leaderboard-old/details_upstage__llama-30b-instruct-2048数据集的最新研究方向主要集中在多任务学习与模型泛化能力的提升。该数据集通过评估模型在多个任务上的表现，如数学推理、自然语言理解等，旨在探索大型语言模型在不同领域中的适应性和鲁棒性。研究者们通过分析数据集中的多维度指标，如精确匹配（EM）、F1分数和准确率，进一步优化模型的多任务处理能力，以期在实际应用中实现更广泛的知识覆盖和更高的任务完成率。这一研究方向不仅推动了模型性能的提升，也为跨领域应用提供了理论支持和技术基础。