open-llm-leaderboard/details_WizardLM__WizardMath-13B-V1.0

数据集 Evaluation run of WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 是在模型 WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 的评估运行过程中自动创建的，用于在 Open LLM Leaderboard 上进行评估。数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集包含1次运行的记录，每次运行可以在每个配置中找到特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。此外，还有一个 results 配置存储了所有运行的聚合结果，用于在 Open LLM Leaderboard 上计算和显示聚合指标。

The dataset titled Evaluation run of WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 was automatically generated during the evaluation run of the WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 model, and is intended for evaluation on the Open LLM Leaderboard. The dataset comprises three configurations, each corresponding to a distinct evaluation task. The dataset contains records from one single run, and each run has a specific split under each configuration, where the split name is derived from the timestamp of the run. The train split always points to the most recent results. Additionally, there is a results configuration that stores the aggregated results across all runs, which is utilized to compute and display aggregated metrics on the Open LLM Leaderboard.

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of WizardLM/WizardMath-13B-V1.0

数据集描述

数据集概述

数据集是在模型 WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

该数据集由3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。每次运行可以在每个配置中找到一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新的结果。

一个额外的配置 "results" 存储了运行中所有聚合的结果（并用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标）。

要加载运行中的详细信息，可以执行以下操作： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_WizardLM__WizardMath-13B-V1.0", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是从2023-10-12T22:45:52.861079运行中获得的最新结果：

python { "all": { "em": 0.0024119127516778523, "em_stderr": 0.0005023380498893313, "f1": 0.07075817953020154, "f1_stderr": 0.0015254513833319102, "acc": 0.4212998893591507, "acc_stderr": 0.010848795701326375 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0024119127516778523, "em_stderr": 0.0005023380498893313, "f1": 0.07075817953020154, "f1_stderr": 0.0015254513833319102 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.12357846853677028, "acc_stderr": 0.009065050306776925 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7190213101815311, "acc_stderr": 0.012632541095875825 } }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大规模语言模型评估的蓬勃发展中，WizardMath-13B-V1.0作为一款专注于数学推理的模型，其性能验证依赖于严谨的评测数据集。本数据集正是为记录该模型在Open LLM Leaderboard上的评估过程而自动生成的产物。其构建方式别具匠心，共包含三个配置，每个配置精确对应一项被评估的任务，如DROP、GSM8K和Winogrande。整个数据集源自单一运行轮次，每一轮次的结果以时间戳为标识，作为特定分割存储在对应配置中。此外，还设有一个名为“results”的额外配置，用于汇聚所有运行轮次的聚合结果，为排行榜上综合指标的计算与展示提供支撑。

使用方法

利用该数据集进行模型分析极为便捷。用户可通过HuggingFace的datasets库，调用load_dataset函数，指定数据集名称与目标配置（如“harness_winogrande_5”）即可加载对应任务的评估详情。默认加载“train”分割可获取最新结果，而通过时间戳分割可回溯历史运行数据。例如，使用Python代码“data = load_dataset('open-llm-leaderboard/details_WizardLM__WizardMath-13B-V1.0', 'harness_winogrande_5', split='train')”即可快速访问Winogrande任务的评估记录，从而支持深入的数据分析与模型对比研究。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）评估体系日趋成熟的背景下，Open LLM Leaderboard作为HuggingFace社区构建的标准化评测平台，为模型性能的横向对比提供了权威基准。WizardMath-13B-V1.0是由WizardLM团队于2023年10月发布的开源数学推理模型，其核心研究问题在于探索如何通过指令微调增强LLM在数学问题求解（如GSM8K）与常识推理（如WinoGrande）等任务上的表现。该数据集记录了模型在DROP、GSM8K和WinoGrande三项基准上的自动化评估结果，由HuggingFace团队（联系人[e-mail]）创建并维护。作为Open LLM Leaderboard生态的重要组成部分，该数据集不仅为WizardMath系列模型提供了可复现的评测轨迹，更推动了LLM评估标准化进程，对后续研究者在数学推理与自然语言理解领域的模型优化具有参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战主要涵盖三个方面：一是数学推理任务中模型对复杂符号运算与多步逻辑链条的捕捉能力，如GSM8K仅达到12.36%的准确率，暴露出当前模型在精确数值计算上的瓶颈；二是常识推理任务中模型对隐含语义关系的理解，WinoGrande的71.90%准确率虽显著高于随机水平，但仍存在代词消歧与情境推断的局限；三是文本理解任务（DROP）中模型对离散信息提取与数值运算的联合能力，其F1分数仅7.08%，凸显了长文本中实体关系建模的困难。在数据集构建过程中，挑战包括自动化评估流水线的设计需兼顾多任务异构指标（如精确匹配、F1与准确率）的标准化存储，以及时间戳分片机制对模型迭代版本追踪的精确性要求——需确保每次评测结果与模型参数快照的严格对应，避免版本混淆带来的评估偏差。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，open-llm-leaderboard/details_WizardLM__WizardMath-13B-V1.0 数据集作为Open LLM Leaderboard的标准化评测产物，其核心价值在于为WizardMath-13B-V1.0模型提供多维度性能基准。该数据集整合了基于harness框架的三个经典任务配置，涵盖DROP（离散推理与阅读理解）、GSM8K（数学应用题求解）和Winogrande（常识推理与指代消解）等典型场景。研究者可通过加载特定配置与时间戳分割，精确复现模型在数学推理、文本理解及常识判断等维度的表现，从而在统一度量体系下横向对比不同大语言模型的能力边界。

解决学术问题

该数据集精准回应了大语言模型评测中普遍存在的复现性危机与指标碎片化问题。通过将模型在DROP、GSM8K、Winogrande等任务上的原始输出与聚合指标（如精确匹配率、F1分数、准确率）结构化存储，它构建了可追溯、可验证的评估闭环。学术研究可借此系统分析WizardMath-13B-V1.0在复杂推理任务中的局限性，例如其在GSM8K上仅12.36%的准确率揭示了数学推理能力的显著短板，而Winogrande上71.90%的准确率则凸显常识推理的相对优势，为模型改进提供了量化依据。

实际应用

在实际应用中，该数据集为模型选型与部署决策提供了关键支撑。开发团队可依据其在DROP、GSM8K、Winogrande等任务上的细粒度表现，判断WizardMath-13B-V1.0是否适配特定业务场景——例如在智能教育辅导系统中，模型在数学应用题上的低准确率提示需谨慎使用，而在常识问答场景下其表现相对可靠。此外，数据集的时间戳分割机制支持持续追踪模型迭代效果，便于企业建立模型性能监控体系，实现从实验室指标到生产环境鲁棒性的有效映射。

数据集最近研究

最新研究方向

随着大语言模型在数学推理与常识理解等复杂任务中的表现日益受到关注，WizardMath-13B-V1.0的评估数据集成为衡量前沿模型能力的重要基准。该数据集通过Open LLM Leaderboard平台，系统性地在GSM8K数学推理、Winogrande常识推理及DROP阅读理解等任务上对模型进行多维度评测，反映了当前研究对模型泛化能力与逻辑严谨性的极致追求。近期热点聚焦于如何通过指令微调与强化学习提升数学推理的准确率，而WizardMath系列在此方向的探索为后续模型优化提供了关键参照。这一评估体系不仅推动了数学推理大模型的迭代演进，更对教育科技、自动化决策等领域的智能化转型产生了深远影响。