open-llm-leaderboard-old/details_Kquant03__FrankenDPO-4x7B-bf16
收藏数据集概述
数据集摘要
该数据集是在评估模型 Kquant03/FrankenDPO-4x7B-bf16 在 Open LLM Leaderboard 上的自动创建的。数据集包含 63 个配置,每个配置对应一个评估任务。
数据集结构
- 配置数量: 63
- 创建来源: 1 次运行
- 数据分割: 每个配置包含特定分割,分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新结果。
- 额外配置: "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_Kquant03__FrankenDPO-4x7B-bf16", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
最新结果来自 2024-01-16T00:01:09.381947 运行,包含多个任务的评估结果。以下是部分任务的结果示例:
python { "all": { "acc": 0.6534860321315697, "acc_stderr": 0.032050646157542155, "acc_norm": 0.6534840897708614, "acc_norm_stderr": 0.03271653944446639, "mc1": 0.4773561811505508, "mc1_stderr": 0.01748554225848965, "mc2": 0.63138491036624, "mc2_stderr": 0.015420304563984515 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.6561433447098977, "acc_stderr": 0.013880644570156215, "acc_norm": 0.6868600682593856, "acc_norm_stderr": 0.013552671543623492 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.6864170483967337, "acc_stderr": 0.00463000829392563, "acc_norm": 0.8606851224855606, "acc_norm_stderr": 0.003455671196993115 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.37, "acc_stderr": 0.04852365870939099, "acc_norm": 0.37, "acc_norm_stderr": 0.04852365870939099 }, # 其他任务结果省略 }
配置详情
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harness_arc_challenge_25
- 分割: 2024_01_16T00_01_09.381947, latest
- 路径:
**/details_harness|arc:challenge|25_2024-01-16T00-01-09.381947.parquet
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harness_gsm8k_5
- 分割: 2024_01_16T00_01_09.381947, latest
- 路径:
**/details_harness|gsm8k|5_2024-01-16T00-01-09.381947.parquet
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harness_hellaswag_10
- 分割: 2024_01_16T00_01_09.381947, latest
- 路径:
**/details_harness|hellaswag|10_2024-01-16T00-01-09.381947.parquet
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harness_hendrycksTest_5
- 分割: 2024_01_16T00_01_09.381947, latest
- 路径: 多个路径,包括
**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-01-16T00-01-09.381947.parquet等



