open-llm-leaderboard-old/details_TFLai__gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型TFLai/gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca进行评估时自动生成的。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。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 Leaderboard上计算和显示聚合指标。README还提供了如何使用Python中的datasets库加载运行细节的示例。该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型TFLai/gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca进行评估时自动生成的。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。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 Leaderboard上计算和显示聚合指标。README还提供了如何使用Python中的datasets库加载运行细节的示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集简介

该数据集是在对模型 TFLai/gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca 进行评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

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 2 次运行中创建，每次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_TFLai__gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-09-23T17:57:15.784929 运行的最新结果： python { "all": { "em": 0.0009437919463087249, "em_stderr": 0.00031446531194133983, "f1": 0.05118708053691287, "f1_stderr": 0.001257884278930374, "acc": 0.2821159149890526, "acc_stderr": 0.007628169555669113 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0009437919463087249, "em_stderr": 0.00031446531194133983, "f1": 0.05118708053691287, "f1_stderr": 0.001257884278930374 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.002274450341167551, "acc_stderr": 0.0013121578148674233 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.5619573796369376, "acc_stderr": 0.013944181296470803 } }

配置详情

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• harness_hellaswag_10

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      • **/details_harness|hendrycksTest-professional_accounting|5_2023-08-18T13:07:16.687815.parquet
      • `**/details_harness|hendrycksTest-professional_law|5_2023-08-18T13:07:16.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估领域，Open LLM Leaderboard 提供了一个标准化的评测框架。该数据集专为记录模型 TFLai/gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca 在排行榜上的评估过程而构建，由两次独立运行生成。数据集包含 64 个配置，每个配置对应一项被评估的任务，例如 ARC Challenge、DROP、GSM8K 等。每次运行的结果被存储为对应配置下的一个独立分割（split），并以运行时间戳命名，而名为“train”的分割则始终指向最新一次运行的结果。此外，一个名为“results”的附加配置汇集了所有运行的聚合指标，用于在排行榜界面上计算和展示综合得分。数据以 Parquet 格式存储，确保了高效的读取与处理能力。

特点

该数据集的核心特征在于其精细化的结构和版本追踪能力。每个任务配置下的多个分割（如时间戳命名的分割和 latest 分割）使得研究者能够回溯模型在特定时间点的表现，方便进行历史对比和性能趋势分析。数据集涵盖了从常识推理（如 HellaSwag）、数学问题求解（GSM8K）到广泛学科知识（MMLU 的 57 个子任务）等多种评估维度，提供了对模型能力的多角度刻画。所有评估结果均包含详细的统计指标（如准确率、F1 分数及其标准误），为深入分析模型性能的稳定性与可靠性提供了坚实的数据基础。

使用方法

研究者可通过 Hugging Face 的 datasets 库便捷地加载该数据集。使用时，需指定具体的配置名称（即任务名称，如 "harness_winogrande_5"）以及期望的分割（split），例如加载最新结果可使用 split="train"，而加载特定历史运行结果则使用对应的时间戳字符串。加载后的数据集可直接用于复现排行榜上的评估结果、进行模型性能的细粒度分析，或作为教学示例展示语言模型评估流程。对于需要获取聚合指标的场景，可直接访问 "results" 配置，其中存储了所有任务的汇总得分，便于快速了解模型的整体表现水平。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型（LLM）领域的蓬勃发展，如何系统性地评估模型性能已成为推动技术进步的核心议题。在此背景下，Hugging Face团队于2023年发起了Open LLM Leaderboard项目，旨在为各类开源模型提供标准化、多维度的评估基准。该数据集作为Leaderboard的组成部分，专门记录了TFLai团队提交的gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca模型的详细评测结果，由Clementine Fourrier等研究人员主导构建。数据集涵盖了ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU、GSM8K、Winogrande及DROP等多项经典任务，通过统一的评估框架（LM Evaluation Harness）对模型在推理、常识、数学及阅读理解等维度的表现进行量化分析。这一工作不仅为模型开发者提供了可复现的细粒度性能反馈，也为社区对比不同模型能力、探索模型优化方向提供了可靠的数据支撑，在推动开源LLM生态透明化与标准化方面具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，大语言模型性能评估长期面临评测标准不一、任务覆盖不全、结果难以复现等困境。通过构建包含64个配置项的标准化评测流水线，数据集首次将多任务评估结果以结构化形式统一存储，使得不同模型的横向比较成为可能。然而，在构建过程中同样面临诸多挑战：其一，评测任务涵盖从常识推理到数学计算的多样领域，需确保各任务数据格式与评估协议的兼容性；其二，模型在不同运行时间点产生的评测结果需通过时间戳分片进行管理，如何保证最新结果与历史数据的无缝衔接成为技术难点；其三，面对如gsm8k任务中模型仅获得0.2%的准确率等极端表现，如何设计鲁棒的统计指标以准确反映模型真实能力，避免因样本量不足或任务难度失衡导致的偏差，始终是评估体系设计中的核心挑战。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，该数据集作为Open LLM Leaderboard的评测产物，专门用于记录和存储模型TFLai/gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca在多项基准任务上的细粒度性能指标。其核心应用在于通过64个独立配置对应不同评测任务，如ARC挑战、DROP、GSM8K、HellaSwag及涵盖57个学科的MMLU等，为研究人员提供模型在常识推理、数学解题、文本理解等多维度能力的量化分析基础。每个配置内按时间戳划分运行批次，便于追踪模型迭代过程中的性能演变，从而支撑对量化压缩（4-bit）与指令微调（Alpaca）策略效果的深入剖析。

衍生相关工作

该数据集衍生出的相关工作主要围绕Open LLM Leaderboard生态展开，催生了一系列模型性能对比分析与排行榜优化研究。例如，基于其提供的细粒度评测日志，研究者开发了针对不同模型家族（如GPT-Neo、LLaMA等）的性能退化诊断工具，用以识别量化或微调操作导致的能力短板。同时，数据集中丰富的MMLU子任务结果激发了关于模型知识覆盖广度与深度关系的探讨，部分工作据此提出了面向特定学科（如医学、法律）的定向增强训练策略。此外，评测元数据的结构化存储范式也被后续模型评估基准（如HELM、LM Evaluation Harness）采纳为参考模板。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，随着大语言模型（LLM）的广泛应用，模型性能的标准化评估成为领域内备受瞩目的热点。该数据集作为Open LLM Leaderboard评估流程的产物，专门记录了TFLai/gpt-neo-1.3B-4bit-alpaca模型在多项任务上的细粒度表现，涵盖ARC挑战、DROP、GSM8K、HellaSwag及涵盖57个学科的MMLU等基准测试。其前沿研究方向聚焦于模型量化与指令微调后的泛化能力剖析，特别是4-bit量化策略在保持推理效率的同时对模型在数学推理、常识问答和复杂阅读理解等任务上准确率与鲁棒性的影响。通过追踪多次评估运行的结果，该数据集为探究轻量化部署方案与模型性能的权衡提供了关键实证，推动了边缘计算场景下高效LLM的实用化进程，其意义在于构建了透明、可复现的模型比较框架，助力社区客观审视模型压缩技术的真实效能。