open-llm-leaderboard/details_chatty123__mistral_rank16_dpo

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型chatty123/mistral_rank16_dpo进行评估时自动生成的。数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由一次运行生成，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分割始终指向最新结果。此外，results配置存储了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。README还提供了如何使用Hugging Face datasets库加载数据集的示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• pretty_name: Evaluation run of chatty123/mistral_rank16_dpo

数据集描述

• dataset_summary: 该数据集是在评估模型chatty123/mistral_rank16_dpo的过程中自动创建的，该模型在Open LLM Leaderboard上进行评估。

数据集组成

• 配置数量: 63个
• 配置内容: 每个配置对应一个评估任务
• 数据来源: 数据集由1次运行创建，每次运行对应一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳命名。
• 特殊配置: 存在一个名为"results"的额外配置，用于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。

数据集加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_chatty123__mistral_rank16_dpo", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 结果来源: 最新结果来自run 2024-04-15T18:37:13.102672
• 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。

数据集详细配置

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（如时间戳分割和最新分割）。

数据文件路径示例

• harness_arc_challenge_25
  • split: 2024_04_15T18_37_13.102672
    • path: /details_harness|arc:challenge|25_2024-04-15T18-37-13.102672.parquet
  • split: latest
    • path: /details_harness|arc:challenge|25_2024-04-15T18-37-13.102672.parquet

此模式适用于所有配置，每个配置的数据文件路径根据其对应的任务和分割进行命名。