open-llm-leaderboard/details_Locutusque__OpenCerebrum-1.0-7b-SFT
收藏Hugging Face2024-03-27 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在模型Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-SFT在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。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次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train分割始终指向最新的结果。一个名为results的额外配置存储了运行的所有聚合结果，这些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`datasets`库中的`load_dataset`函数加载数据集的示例。
该数据集是在模型Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-SFT在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。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次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train分割始终指向最新的结果。一个名为results的额外配置存储了运行的所有聚合结果，这些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`datasets`库中的`load_dataset`函数加载数据集的示例。
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 Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-SFT
数据集创建
- dataset_summary: 该数据集是自动创建于模型Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-SFT在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间。
数据集组成
- 数据结构: 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命名。
- 特殊配置: 存在一个名为"results"的额外配置，存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Locutusque__OpenCerebrum-1.0-7b-SFT", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自2024-03-27T20:47:49.093705的运行结果。
- 结果内容: 包含多个任务的评估指标，如准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等。
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、解剖学等。
数据集使用
- 加载数据: 使用
load_dataset函数加载特定任务和时间戳的数据。 - 数据分析: 分析各个任务的评估结果，以了解模型的性能。
