open-llm-leaderboard/details_Isotonic__TinyMixtral-4x248M-MoE
收藏Hugging Face2024-04-08 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在模型Isotonic/TinyMixtral-4x248M-MoE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。它包含一次运行的结果，每次运行都表示为以运行时间戳命名的特定拆分。train拆分始终指向最新结果。一个额外的results配置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。文件还提供了如何使用datasets库加载数据集的示例，并包含了特定运行的最新结果。
该数据集是在模型Isotonic/TinyMixtral-4x248M-MoE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。它包含一次运行的结果，每次运行都表示为以运行时间戳命名的特定拆分。train拆分始终指向最新结果。一个额外的results配置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。文件还提供了如何使用datasets库加载数据集的示例，并包含了特定运行的最新结果。
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 Isotonic/TinyMixtral-4x248M-MoE
数据集描述
- dataset_summary: 该数据集是在评估模型Isotonic/TinyMixtral-4x248M-MoE运行期间自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。
数据集组成
- 数据集结构: 包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
- 数据集创建: 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。
- 额外配置: “results”配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算并在Open LLM Leaderboard上显示聚合指标。
数据集加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Isotonic__TinyMixtral-4x248M-MoE", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 最新结果: 最新结果来自2024-04-08T22:20:25.743847的运行，包含多个任务的评估结果。
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，每个文件对应一个特定的分割，如“2024_04_08T22_20_25.743847”和“latest”。
数据集使用
- 数据集用于评估模型在不同任务上的性能，通过加载特定配置的数据来分析模型在各个任务上的表现。
