open-llm-leaderboard/details_TheBloke__VicUnlocked-30B-LoRA-HF

数据集是在模型TheBloke/VicUnlocked-30B-LoRA-HF在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行创建，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分割始终指向最新结果。一个额外的配置results存储了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。

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of TheBloke/VicUnlocked-30B-LoRA-HF

数据集描述

数据集摘要

数据集是在模型 TheBloke/VicUnlocked-30B-LoRA-HF 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。

数据集从2次运行中创建。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。"train" 分割始终指向最新的结果。

一个额外的配置 "results" 存储所有运行的聚合结果（并用于计算和显示在 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标）。

要加载某个运行的详细信息，可以执行以下操作： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_TheBloke__VicUnlocked-30B-LoRA-HF", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是从运行 2023-10-23T04:52:45.302158 获得的最新结果： python { "all": { "em": 0.001363255033557047, "em_stderr": 0.0003778609196460696, "f1": 0.0645071308724832, "f1_stderr": 0.0013899526153663272, "acc": 0.46941968306093984, "acc_stderr": 0.01051121334026367 }, "harness|drop|3": { "em": 0.001363255033557047, "em_stderr": 0.0003778609196460696, "f1": 0.0645071308724832, "f1_stderr": 0.0013899526153663272 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.14404852160727824, "acc_stderr": 0.009672110973065282 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7947908445146015, "acc_stderr": 0.011350315707462056 } }