open-llm-leaderboard/details_MaziyarPanahi__Llama-3-11B-Instruct-v0.1
收藏Hugging Face2024-04-19 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型MaziyarPanahi/Llama-3-11B-Instruct-v0.1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。数据集是从1次运行中创建的，每次运行在每个配置中作为一个特定的分割找到。train分割始终指向最新的结果。一个额外的配置results存储了运行的所有聚合结果，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MaziyarPanahi/Llama-3-11B-Instruct-v0.1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。数据集是从1次运行中创建的，每次运行在每个配置中作为一个特定的分割找到。train分割始终指向最新的结果。一个额外的配置results存储了运行的所有聚合结果，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Python中的datasets库加载运行细节的示例。
提供机构：
open-llm-leaderboard
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- pretty_name: Evaluation run of MaziyarPanahi/Llama-3-11B-Instruct-v0.1
数据集创建
- dataset_summary: 该数据集是自动创建的，用于评估模型MaziyarPanahi/Llama-3-11B-Instruct-v0.1在Open LLM Leaderboard上的表现。
数据集组成
- 配置数量: 63个
- 数据来源: 来自1次运行
- 数据分割: 每个配置对应一个评估任务，每个运行以时间戳命名作为特定分割。"train"分割指向最新结果。
额外配置
- 配置名称: "results"
- 功能: 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_MaziyarPanahi__Llama-3-11B-Instruct-v0.1", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: latest results from run 2024-04-19T12:29:49.072992
- 结果内容: 包含多个任务的评估结果，每个任务的准确率(acc)和标准误差(acc_stderr)等指标。
