open-llm-leaderboard/details_stabilityai__stablelm-tuned-alpha-3b

该数据集是在评估模型stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3b时自动生成的，主要用于Open LLM Leaderboard的评估任务。数据集包含64个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行生成，每次运行的结果存储为特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。此外，数据集还包含一个名为results的配置，用于存储所有运行的聚合结果，并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

This dataset was automatically generated during the evaluation of the model stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3b, and is primarily intended for evaluation tasks on the Open LLM Leaderboard. The dataset consists of 64 configurations, each corresponding to one evaluation task. It is generated from two independent runs, with the results of each run stored as a separate dataset split, where the split name uses the timestamp of the corresponding run. The `train` split always points to the most recent results. Additionally, the dataset includes a configuration named `results`, which is used to store the aggregated results across all runs and to compute and display the aggregated metrics on the Open LLM Leaderboard.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集是在评估模型 stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3b 的过程中自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

数据集组成

数据集包含 64 个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集从 2 次运行中创建，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" 分割始终指向最新的结果。

额外配置

一个额外的配置 "results" 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。

加载数据示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_stabilityai__stablelm-tuned-alpha-3b", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-15T21:41:17.455218 运行 的最新结果：

python { "all": { "em": 0.0036703020134228187, "em_stderr": 0.0006192871806511154, "f1": 0.05061136744966456, "f1_stderr": 0.00134828623344778, "acc": 0.27771272034672656, "acc_stderr": 0.007991508812498901 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0036703020134228187, "em_stderr": 0.0006192871806511154, "f1": 0.05061136744966456, "f1_stderr": 0.00134828623344778 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.00530705079605762, "acc_stderr": 0.002001305720948078 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.5501183898973955, "acc_stderr": 0.013981711904049725 } }

配置详情

• harness_arc_challenge_25

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
  • 路径: **/details_harness|arc:challenge|25_2023-07-19T14:49:37.876156.parquet

• harness_drop_3

  • 分割: 2023_10_15T21_41_17.455218, latest
  • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-15T21-41-17.455218.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分割: 2023_10_15T21_41_17.455218, latest
  • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-15T21-41-17.455218.parquet

• harness_hellaswag_10

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
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• harness_hendrycksTest_5

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
  • 路径: 多个路径，例如 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-07-19T14:49:37.876156.parquet

• harness_hendrycksTest_abstract_algebra_5

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• harness_hendrycksTest_anatomy_5

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• harness_hendrycksTest_astronomy_5

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• harness_hendrycksTest_business_ethics_5

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• harness_hendrycksTest_clinical_knowledge_5

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• harness_hendrycksTest_college_biology_5

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• harness_hendrycksTest_college_chemistry_5

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• harness_hendrycksTest_college_computer_science_5

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• harness_hendrycksTest_college_mathematics_5

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• harness_hendrycksTest_college_medicine_5

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• harness_hendrycksTest_college_physics_5

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• harness_hendrycksTest_computer_security_5

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• harness_hendrycksTest_conceptual_physics_5

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
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• harness_hendrycksTest_econometrics_5

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-econometrics|5_2023-07-19T14:49:37.876156.parquet

• harness_hendrycksTest_electrical_engineering_5

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5_2023-07-19T14:49:37.876156.parquet

• harness_hendrycksTest_elementary_mathematics_5

  • 分割: 2023_07_19T14_49_37.876156, latest
  • 路径: **/details_harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5_2023-07-19T14:49:37.876156.parquet

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是伴随Hugging Face Open LLM Leaderboard对stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3b模型进行评估时自动生成的产物。其构建过程基于多次评估运行，每次运行对应一个独立的数据分割，并以运行时间戳命名，而'train'分割则始终指向最新一次评估的结果。数据集内部包含64个配置，每个配置对应一个被评估的任务，例如ARC-Challenge、DROP、GSM8K、HellaSwag及涵盖多学科的MMLU等。此外，还设有一个名为'results'的附加配置，用于汇总所有评估运行的聚合指标，为排行榜的计算与展示提供数据支撑。

特点

该数据集的核心特点在于其结构化的多配置与多分割设计，能够精细地记录模型在不同任务上的逐次评估细节。每个配置均按任务类型划分，并保留了每次运行的历史记录，便于研究者追溯模型性能的演变轨迹。'results'配置则提供了宏观的聚合视角，包含准确率、F1分数等关键指标及其标准误差，方便进行跨任务、跨时间维度的综合比较。这种设计使得数据集不仅是一次性评估的快照，更是一个动态、可追溯的性能档案。

使用方法

使用该数据集时，可通过Hugging Face的datasets库进行加载。研究者需指定目标任务的配置名称（如'harness_winogrande_5'）以及所需的数据分割（如'train'以获得最新结果，或选择特定时间戳的分割以获取历史数据）。加载后的数据集可直接用于分析模型在特定任务上的详细表现，或结合'results'配置进行整体性能的汇总评估。示例代码如下： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_stabilityai__stablelm-tuned-alpha-3b", "harness_winogrande_5", split="train")

背景与挑战

背景概述

该数据集由Hugging Face团队于2023年创建，旨在系统化评估Stability AI开发的StableLM-Tuned-Alpha-3B模型在开放大语言模型排行榜上的综合表现。核心研究问题聚焦于如何通过标准化、多任务测试框架，客观衡量中等规模调优语言模型在常识推理、数学求解、文本理解等维度的能力边界。数据集整合了ARC挑战赛、DROP、GSM8K、HellaSwag及涵盖57个学科的MMLU等基准测试，为模型性能的横向对比提供了结构化数据支撑。其影响力体现在推动了开源大模型评估体系的规范化进程，使研究者能够基于细粒度指标洞察模型优势与短板，进而指导后续优化方向。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先源于大语言模型评估的固有复杂性——现有基准测试难以全面覆盖真实应用场景中的长尾任务与对抗性样本，导致评估结果可能偏离实际部署表现。构建过程中，多任务异构数据源的标准化处理构成显著障碍：不同基准测试的输入格式、评价指标（如精确匹配与F1分数）及难度层级存在差异，需设计统一的评测管线以保障结果可比性。此外，模型迭代速度远超评估数据集更新频率，使得历史评测结果可能迅速过时，而动态维护多版本配置与时间戳分片增加了数据管理的工程复杂度。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与大规模语言模型蓬勃发展的浪潮中，open-llm-leaderboard/details_stabilityai__stablelm-tuned-alpha-3b 数据集作为Open LLM Leaderboard评估流程的副产品而诞生，专门用于存储和复现StableLM-Tuned-Alpha-3B模型在多种标准基准任务上的细粒度评测结果。其经典使用场景在于，研究人员可通过加载该数据集中的特定配置（如harness_winogrande_5或harness_gsm8k_5），获取模型在常识推理、数学求解、阅读理解等任务上的精确得分与误差统计，从而进行模型能力的横向对比与纵向追踪。该数据集以64个独立配置覆盖了ARC挑战赛、HellaSwag、MMLU等主流评测集，并保留历次运行的时间戳分割，为模型版本迭代的性能变化提供了可追溯的量化依据。

衍生相关工作

该数据集的诞生直接催生了一系列关于大语言模型评估方法论与工具链的经典工作。其中最具代表性的是Open LLM Leaderboard平台本身，它利用此类数据集实现了模型提交、自动评测、结果聚合与排行的全流程闭环，成为社区公认的模型能力参考基准。围绕该数据集的存储结构，研究者进一步开发了harness评测框架，将ARC、HellaSwag、MMLU等数十个任务统一接入标准化接口，使得新模型能够一键完成全量评测。此外，基于该数据集的时间戳分割特性，衍生出了模型性能退化检测与训练稳定性分析的研究方向，例如通过对比不同运行批次的结果差异来诊断训练过程中的随机性影响。这些工作共同构建了一个以数据为中心、强调可复现性的开放评估生态，深刻影响了后续LLaMA、Falcon等系列模型的发布与迭代策略。

数据集最近研究

最新研究方向

在大语言模型迅猛发展的时代背景下，对模型性能进行系统化、透明化的评估已成为推动技术进步的关键环节。该数据集作为Open LLM Leaderboard评估框架的产物，聚焦于stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3b模型在多项基准任务上的表现，涵盖常识推理（如Winogrande）、数学推理（如GSM8K）及阅读理解（如DROP）等前沿方向。其研究意义在于，通过标准化的评估流程和可复现的细粒度结果，为模型比较与迭代优化提供了坚实的数据基础，尤其反映了当前业界对模型在复杂推理和知识应用能力上的深度关注。这一数据集的出现，不仅助力了开源社区对大语言模型能力的客观衡量，也推动了评估方法论向更加精细、多维的方向演进。