open-llm-leaderboard/details_JunchengXie__Mistral-7B-Instruct-v0.2-gpt-4-80k
收藏Hugging Face2024-03-14 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 JunchengXie/Mistral-7B-Instruct-v0.2-gpt-4-80k 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，每个配置对应一个被评估的任务。它包含一次运行的结果，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 的额外配置存储了所有运行的聚合结果，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 Python 中的 datasets 库加载运行细节的示例。
该数据集是在模型 JunchengXie/Mistral-7B-Instruct-v0.2-gpt-4-80k 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，每个配置对应一个被评估的任务。它包含一次运行的结果，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 的额外配置存储了所有运行的聚合结果，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 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 JunchengXie/Mistral-7B-Instruct-v0.2-gpt-4-80k
数据集描述
- 自动创建于模型评估运行过程中，对应模型为JunchengXie/Mistral-7B-Instruct-v0.2-gpt-4-80k，评估平台为Open LLM Leaderboard。
数据集结构
- 包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据集由1次运行创建，每次运行对应一个特定分割，分割名称为运行的时间戳。
- "train"分割始终指向最新结果。
- 额外配置"results"存储所有聚合的运行结果，用于计算和显示聚合指标。
加载数据示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_JunchengXie__Mistral-7B-Instruct-v0.2-gpt-4-80k", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
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，对应不同的任务和时间戳。
