open-llm-leaderboard-old/details_InferenceIllusionist__Excalibur-7B
收藏数据集概述
数据集简介
该数据集是在模型 InferenceIllusionist/Excalibur-7b 的评估运行期间自动创建的,用于 Open LLM Leaderboard。
数据集结构
- 配置数量:63个配置,每个配置对应一个评估任务。
- 运行次数:数据集从1次运行中创建。每个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。
- 训练分割:"train" 分割总是指向最新的结果。
- 结果配置: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_InferenceIllusionist__Excalibur-7b", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
这些是最新结果,来自2024-03-16T00:36:09.626290的运行: python { "all": { "acc": 0.660667031278863, "acc_stderr": 0.03179442255679996, "acc_norm": 0.6609528473976117, "acc_norm_stderr": 0.032448149367878036, "mc1": 0.49571603427172584, "mc1_stderr": 0.01750285857737127, "mc2": 0.6724473311905987, "mc2_stderr": 0.014807267938907721 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.6689419795221843, "acc_stderr": 0.013752062419817837, "acc_norm": 0.697098976109215, "acc_norm_stderr": 0.013428241573185349 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.6941844254132643, "acc_stderr": 0.004598103566842478, "acc_norm": 0.8756223859788886, "acc_norm_stderr": 0.003293374019781595 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.34, "acc_stderr": 0.04760952285695235, "acc_norm": 0.34, "acc_norm_stderr": 0.04760952285695235 }, # 其他任务的结果... }
配置详情
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harness_arc_challenge_25
- 分割:2024_03_16T00_36_09.626290, latest
- 路径:
**/details_harness|arc:challenge|25_2024-03-16T00-36-09.626290.parquet
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harness_gsm8k_5
- 分割:2024_03_16T00_36_09.626290, latest
- 路径:
**/details_harness|gsm8k|5_2024-03-16T00-36-09.626290.parquet
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harness_hellaswag_10
- 分割:2024_03_16T00_36_09.626290, latest
- 路径:
**/details_harness|hellaswag|10_2024-03-16T00-36-09.626290.parquet
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harness_hendrycksTest_5
- 分割:2024_03_16T00_36_09.626290, latest
- 路径:多个路径,包括
**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-03-16T00-36-09.626290.parquet等。
这个回答仅包含与数据集相关的信息,并且按照要求进行了结构化和层次化的论述。



