OALL/details_Ashmal__MBZUAI-oryx

该数据集是在模型Ashmal/MBZUAI-oryx的评估运行过程中自动创建的。数据集由136个配置组成，每个配置对应一个被评估的任务。数据集是从1次运行中创建的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。此外，还有一个名为results的配置存储了所有运行的聚合结果。README还提供了如何使用Python代码加载运行细节的示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Evaluation run of Ashmal/MBZUAI-oryx

数据集创建

• 自动创建：该数据集是在评估模型Ashmal/MBZUAI-oryx的过程中自动生成的。
• 配置数量：包含136个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 创建来源：数据集由1次运行生成，每次运行作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
• 额外配置：有一个名为"results"的额外配置，存储了所有运行的聚合结果。

数据集加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("OALL/details_Ashmal__MBZUAI-oryx", "lighteval_xstory_cloze_ar_0", split="train")

最新结果

• 结果来源：latest results from run 2024-05-20T23:40:09.673161
• 结果内容：包括多个任务的评估结果，如"acc_norm"和"acc_norm_stderr"等指标。

数据集详细配置

• 配置详情：每个配置包含多个任务的评估结果，如准确率（acc_norm）和标准误差（acc_norm_stderr）等。
• 任务示例：包括但不限于"community|acva:Algeria|0"、"community|acva:Ancient_Egypt|0"等多个任务。

数据集结构

• 分割方式：每个配置根据运行时间戳进行分割，"train"分割始终指向最新结果。
• 数据内容：每个分割包含该任务的评估结果，如准确率和标准误差等。

数据集使用

• 加载方法：使用load_dataset函数加载特定配置和分割的数据。
• 应用场景：适用于模型评估和性能分析，特别是针对Ashmal/MBZUAI-oryx模型的评估。