Accuracy, comprehensiveness, supplementation, and fluency scores for OpenBioLLM.

NIAID Data Ecosystem2026-05-10 收录

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Accuracy, comprehensiveness, supplementation, and fluency scores for OpenBioLLM.

创建时间：

2025-09-25

open-llm-leaderboard/details_TheBloke__Project-Baize-v2-13B-GPTQ

大模型性能评估

多任务基准测试

该数据集是在模型TheBloke/Project-Baize-v2-13B-GPTQ在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。数据集由60个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集包含一次运行的结果，每次运行的数据存储在以运行时间戳命名的特定分割中。train分割始终指向最新结果。此外，还有一个results配置存储了所有运行的聚合结果，用于在Open LLM Lea

Hugging Face2023-08-27 更新120

JingweiNi/test_gsm8k_Qwen3-8B_natural

数学研究

大模型性能评估

--- dataset_info: features: - name: question dtype: string - name: answer dtype: string splits: - name: train num_bytes: 133990 num_examples: 200 download_size: 67049 dat

Hugging Face2025-12-17 更新70

OALL/details_axolotl-ai-co__romulus-mistral-nemo-12b-simpo

阿拉伯语多领域评估

大模型性能评估

--- pretty_name: Evaluation run of axolotl-ai-co/romulus-mistral-nemo-12b-simpo dataset_summary: "Dataset automatically created during the evaluation run of model\ \ [axolotl-ai-co/romulus-mistral-n

Hugging Face2024-09-21 更新30

神经形态芯片的芯片支持的网络类型及各网络类型的分类精度数据集

神经形态芯片

大模型性能评估

包含4种ANN网络类型（CNN，RNN，LSTM，MLP）和4种SNN网络类型（LIF、IF、非线性LIF、Izhikevich）代码，共8种网络类型在神经形态芯片上运行MNIST数据集分类任务的精度数据和CPU上运行MNIST数据集分类任务的精度数据。4种ANN网络类型（CNN，RNN，LSTM，MLP）和基于LIF、IF、非线性LIF、Izhikevich神经元的4种SNN网络模型代码由pyt

国家基础学科公共科学数据中心90

OALL/details_Qwen__Qwen2.5-3B

阿拉伯语任务评估

大模型性能评估

--- pretty_name: Evaluation run of Qwen/Qwen2.5-3B dataset_summary: "Dataset automatically created during the evaluation run of model\ \ [Qwen/Qwen2.5-3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B).\n\

Hugging Face2024-09-19 更新30

Accuracy, comprehensiveness, supplementation, and fluency scores for OpenBioLLM.

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