open-llm-leaderboard/details_grimjim__Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
收藏Hugging Face2024-03-27 更新2024-06-11 收录
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资源简介:
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B进行评估时自动创建的。数据集由63个配置组成,每个配置对应一个评估任务。数据集从1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,分割以运行的时间戳命名。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,并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B进行评估时自动创建的。数据集由63个配置组成,每个配置对应一个评估任务。数据集从1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,分割以运行的时间戳命名。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,并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。
提供机构:
open-llm-leaderboard
原始信息汇总
数据集概述
数据集基本信息
- 名称: Evaluation run of grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
- 创建目的: 自动创建于模型grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B在Open LLM Leaderboard的评估运行期间。
数据集结构
- 组成: 包含63个配置,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。
- 特殊分割: “train”分割始终指向最新结果,而“results”配置存储所有聚合的运行结果。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_grimjim__Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果示例: 展示了多个任务的准确率(acc)和标准误差(acc_stderr)等指标。
- 数据示例: 如“harness|arc:challenge|25”任务的准确率为0.5938566552901023,标准误差为0.014351656690097862。
配置详情
- 配置列表:
harness_arc_challenge_25harness_gsm8k_5harness_hellaswag_10harness_hendrycksTest_5
每个配置包含多个数据文件,每个文件对应不同的任务和时间戳。



