open-llm-leaderboard/details_Kquant03__CognitiveFusion2-4x7B-BF16
收藏Hugging Face2024-04-06 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Kquant03/CognitiveFusion2-4x7B-BF16进行评估时自动生成的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。它包含一次运行的结果，每次运行都表示为以运行时间戳命名的特定分割。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Kquant03/CognitiveFusion2-4x7B-BF16进行评估时自动生成的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。它包含一次运行的结果，每次运行都表示为以运行时间戳命名的特定分割。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
- Evaluation run of Kquant03/CognitiveFusion2-4x7B-BF16
数据集描述
- 创建目的: 自动创建于模型Kquant03/CognitiveFusion2-4x7B-BF16在Open LLM Leaderboard的评估运行期间。
- 数据集组成: 包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据集来源: 从1次运行中创建，每个运行以特定的时间戳命名。
- 特殊配置: “results”配置存储所有聚合的运行结果，用于计算和显示聚合指标。
数据集使用示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Kquant03__CognitiveFusion2-4x7B-BF16", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 最新结果: 来自2024-04-06T07:46:43.328970的运行结果，包含多个任务的准确率(acc)和标准误差(acc_stderr)等指标。
数据集配置详情
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，分别对应不同的任务和时间戳。例如，harness_hendrycksTest_5配置包含多个子任务的数据文件，如抽象代数、解剖学、天文学等。
数据集加载
- 加载方法: 使用
load_dataset函数，指定数据集名称、配置和分割。
以上信息概述了数据集的基本情况和使用方法，以及各个配置的详细信息。
