open-llm-leaderboard/details_hexinran09__xr_dat_test_part2

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型hexinran09/xr_dat_test_part2进行评估时自动创建的。它由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从1次运行中生成的，每次运行都作为每个配置中的一个特定分割存储，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存储了运行的所有聚合结果，用于在Open LLM Leaderboard上计算和显示聚合指标。可以使用`datasets`库中的`load_dataset`函数加载该数据集。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• pretty_name: Evaluation run of hexinran09/xr_dat_test_part2

数据集来源

• dataset_summary: 该数据集是在评估模型hexinran09/xr_dat_test_part2过程中自动创建的，评估过程在Open LLM Leaderboard上进行。

数据集组成

• 数据结构: 数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。
• 数据生成: 数据集由1次运行创建，每次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命名。
• 额外配置: 存在一个名为"results"的额外配置，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_hexinran09__xr_dat_test_part2", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 结果来源: 最新结果来自2024-04-23T04:27:26.309052的运行。
• 结果内容: 包含多个任务的评估结果，如准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等。

数据集配置详情

配置列表

• harness_arc_challenge_25
• harness_gsm8k_5
• harness_hellaswag_10
• harness_hendrycksTest_5

每个配置包含多个数据文件，每个文件对应一个特定的分割，如时间戳分割("2024_04_23T04_27_26.309052")和最新分割("latest")。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自Open LLM Leaderboard对模型hexinran09/xr_dat_test_part2的自动化评测流程。构建过程中，系统将模型在63个不同任务上的评估结果进行结构化存储，每个任务对应一个独立的配置项。数据集基于单次运行生成，每次运行的结果以时间戳命名的分割形式保存，而'train'分割则始终指向最新一次评测的产出。此外，额外设立的'results'配置汇总了所有任务的聚合指标，用于在排行榜上计算并展示综合性能。

特点

数据集的核心特点在于其精细化的任务划分与版本管理机制。63个配置项覆盖了从常识推理（如ARC、HellaSwag）到专业领域知识（如医学、法律）的广泛评估维度，每个配置均独立存储详细的评测分数与标准误差。时间戳分割的设计使得研究者能够追溯不同时期模型的性能变化，而'train'分割的自动更新则确保了最新结果的即时可访问性。这种结构兼顾了历史回溯与实时追踪的双重需求。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据。例如，使用load_dataset函数指定数据集名称及目标配置（如'harness_winogrande_5'），并选择'train'分割即可获取最新评测详情。对于历史版本的分析，可依据时间戳名称调用对应的分割。聚合结果则通过'results'配置访问，便于进行跨任务的综合性能比较。整个接口设计简洁，与HuggingFace生态无缝集成。

背景与挑战

背景概述

该数据集诞生于大语言模型评估体系快速发展的时代背景下，由HuggingFace社区主导的Open LLM Leaderboard项目于2024年4月23日自动创建，旨在系统性地评估名为hexinran09/xr_dat_test_part2的模型在多样化推理任务中的表现。核心研究问题聚焦于衡量模型在常识推理、数学求解、多学科知识问答等63个配置任务上的泛化能力与鲁棒性，其评估框架整合了ARC-Challenge、HellaSwag、GSM8K等经典基准，覆盖从抽象代数到世界宗教的广泛学科领域。该数据集通过标准化流程记录了单次运行的详细结果，为后续研究者提供了可复现的模型性能参照，对推动大语言模型在复杂认知任务上的公平比较具有重要意义。

当前挑战

当前面临的挑战主要体现为：1) 领域问题层面，模型在GSM8K数学推理任务中准确率仅2.58%，暴露出大语言模型在符号运算与多步推理上的结构性短板，而TruthfulQA事实性测试中MC2指标仅39.10%，凸显了知识准确性与逻辑一致性的深层矛盾；2) 构建过程中，数据集自动生成的评估框架虽实现了标准化，但63个配置任务的结果分散存储于不同parquet文件中，研究者需通过时间戳匹配才能追溯特定运行记录，这种碎片化的数据组织方式增加了跨任务对比与历史版本回溯的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集专为大规模语言模型的标准化评估而设计，其核心场景在于通过多任务基准测试框架，系统性地衡量模型在常识推理、科学知识、数学计算与语言理解等维度的综合能力。数据集涵盖ARC Challenge、HellaSwag、GSM8K、Winogrande以及涵盖57个学科的MMLU等经典评测任务，每一任务均以独立配置形式存储，使得研究者能够便捷地提取特定任务的细粒度结果。通过加载不同任务配置下的最新评估数据，可实现对模型性能的横向对比与纵向追踪，从而为模型迭代提供量化依据。

解决学术问题

该数据集精准回应了大型语言模型评估中普遍存在的标准化缺失与结果不可复现的学术困境。通过将评估结果以结构化格式持久化，并明确记录每次运行的配置与时间戳，研究者得以在统一框架下公正比较不同模型的优劣。其多任务覆盖能力解决了单一指标无法全面反映模型泛化性能的问题，尤其在MMLU等跨学科测试中，能够揭示模型在特定知识领域的薄弱环节，为后续研究指明改进方向。该数据集的公开性亦促进了评估流程的透明化，成为推动该领域研究可重复性的重要基石。

衍生相关工作

该数据集作为Open LLM Leaderboard的评估结果存储库，直接衍生出多项关于模型性能分析与排行榜构建的经典工作。研究者基于其结构化数据，开发了自动化评估流水线与可视化仪表板，实现了对模型能力演变的动态追踪。此外，该数据集中的细粒度结果被广泛应用于元学习与模型集成研究中，例如通过分析不同任务间的性能相关性，构建模型能力图谱，为多任务学习提供先验知识。其数据格式与接口设计亦成为后续评估框架的参考范本，推动了社区内评估标准的统一化进程。