open-llm-leaderboard/details_kreimben__CodeMind-gemma-2b

该数据集是在模型 kreimben/CodeMind-gemma-2b 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。它由 63 个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集来自 1 次运行，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。一个额外的配置 results 存储了运行的所有聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。可以使用 Python 中的 datasets 库加载该数据集，如提供的代码片段所示。该数据集是在模型 kreimben/CodeMind-gemma-2b 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。它由 63 个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集来自 1 次运行，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。一个额外的配置 results 存储了运行的所有聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。可以使用 Python 中的 datasets 库加载该数据集，如提供的代码片段所示。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• pretty_name: Evaluation run of kreimben/CodeMind-gemma-2b

数据集来源

• dataset_summary: 该数据集是在评估模型kreimben/CodeMind-gemma-2b在Open LLM Leaderboard上的运行过程中自动创建的。

数据集组成

• 配置数量: 63个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 创建来源: 数据集由1次运行创建，每次运行作为特定分割存在，分割名称使用运行的时间戳命名。
• 特殊配置: 存在一个名为"results"的额外配置，用于存储所有运行的聚合结果，并用于计算和显示聚合指标。

数据集加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_kreimben__CodeMind-gemma-2b", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 结果来源: 最新结果来自2024-04-19T09:36:17.078929的运行。
• 结果内容: 包含多个任务的准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等指标。

数据集配置详情

配置列表

• harness_arc_challenge_25
• harness_gsm8k_5
• harness_hellaswag_10
• harness_hendrycksTest_5

每个配置包含的数据文件根据不同的任务和时间戳进行分割，确保数据的最新性和特定任务的针对性。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是在Open LLM Leaderboard平台上对模型kreimben/CodeMind-gemma-2b进行自动化评估过程中生成的。数据集由63个配置构成，每个配置对应一项被评估的任务。整个数据集源自一次完整的评估运行，每次运行的结果被存储为特定时间戳命名的分割（split），而“train”分割则始终指向最新一次运行的结果。此外，还包含一个名为“results”的独立配置，用于汇总并展示所有评估运行的聚合指标，这些指标最终呈现在Open LLM Leaderboard的排行榜上。

特点

该数据集的核心特点在于其结构化与可追溯性。它覆盖了63项涵盖不同维度的评估任务，包括常识推理（如ARC、HellaSwag）、数学推理（如GSM8K）、知识问答（如MMLU的57个学科）以及语言理解（如Winogrande、TruthfulQA）等。每个任务的评估结果均以细粒度的指标记录，如准确率（acc）及其标准误（acc_stderr），为模型性能的深入分析提供了丰富的数据支撑。数据集的配置与分割设计使得研究人员能够轻松回溯任意一次评估运行的详细结果。

使用方法

使用该数据集时，可通过Hugging Face的datasets库加载。例如，要加载名为“harness_winogrande_5”的配置中最新运行的结果，可执行`load_dataset("open-llm-leaderboard/details_kreimben__CodeMind-gemma-2b", "harness_winogrande_5", split="train")`。若需获取特定时间戳运行的数据，则可将split参数替换为对应的时间戳字符串。此外，通过加载“results”配置，可直接获取所有任务的聚合评估指标，便于快速对比模型整体性能。

背景与挑战

背景概述

在大规模语言模型（LLM）性能评估领域，开放性与标准化基准的构建已成为推动模型发展的重要基石。Open LLM Leaderboard作为由HuggingFace团队（主要研究人员包括Clémentine等）于2023年发起的持续性评估项目，旨在通过统一的多任务测试框架，系统性地衡量各类开源语言模型在推理、常识理解、数学计算及多领域知识掌握等方面的综合能力。该数据集记录了模型kreimben/CodeMind-gemma-2b在2024年4月19日完成的单一评估运行结果，覆盖了包括ARC挑战集、HellaSwag、GSM8K、WinoGrande以及涵盖57个学科的MMLU（HendrycksTest）在内的63项任务配置。其核心研究问题在于为社区提供透明、可复现的模型性能基准，通过细粒度的准确率与标准误差指标，揭示不同规模模型在多样化认知任务上的优劣，从而引导研究者优化模型架构与训练策略，对自然语言处理领域的模型选型与迭代产生了深远影响。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题层面：当前评估基准虽覆盖广泛，但任务间难度差异显著，如GSM8K数学推理任务中模型准确率仅8.26%，而WinoGrande常识推理达59.9%，这种性能悬殊揭示了模型在复杂推理与符号计算上的根本性短板，亟需更精细化的任务设计来诊断能力边界。其次，构建过程中存在两大技术挑战：一是评估流程的自动化与可复现性，需确保不同时间点的运行结果（以时间戳分割存储）能准确比对，但单次运行的数据量有限（仅1次运行记录），统计显著性存疑；二是数据标准化与兼容性问题，各任务采用不同采样策略（如5-shot或10-shot），且结果以Parquet格式存储，需统一加载接口以支持跨模型横向对比，而当前多配置、多分片的数据结构增加了集成分析的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，该数据集作为Open LLM Leaderboard的评估结果记录，其经典使用场景在于系统性地评测生成式语言模型在多种基准任务上的表现。通过集成ARC-Challenge、HellaSwag、GSM8K、Winogrande以及涵盖57个学科的MMLU（HendrycksTest）等任务，研究者能够利用该数据集对模型进行零样本或少样本条件下的推理能力、常识理解、数学求解及知识问答等多维度评估，从而全面洞察模型在复杂认知任务中的泛化性能。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典工作，包括模型鲁棒性分析与能力边界研究。研究者基于其记录的多任务结果，开展了针对模型在对抗样本、分布外数据下的表现探究，并催生了如“LLM能力透镜”等可视化分析工具。此外，该数据集还促进了多任务学习与持续学习算法的发展，如通过对比不同训练阶段模型的评测分数，探索灾难性遗忘的缓解策略，以及设计参数高效微调方法在特定任务上的增益效果。

数据集最近研究

最新研究方向

在大型语言模型（LLM）评估领域，Open LLM Leaderboard 已成为衡量模型综合能力的重要基准平台。该数据集记录了 CodeMind-gemma-2b 模型在 63 项任务上的评测结果，涵盖 ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU（57 个学科子集）、TruthfulQA、Winogrande 和 GSM8K 等前沿基准。当前研究方向聚焦于利用此类细粒度评测数据，深入分析轻量级模型在推理、常识、数学及多领域知识上的表现边界。特别是，CodeMind-gemma-2b 在 GSM8K 上仅取得 8.26% 的准确率，揭示了小型模型在复杂数学推理中的显著短板；而在 Winogrande 上达到 59.9%，表明其常识推理能力相对稳健。这些结果呼应了业界对模型效率与能力权衡的热点讨论，推动研究者探索知识蒸馏、指令微调及检索增强生成等技术，以在不显著增加参数量的前提下提升模型在多样化任务上的泛化性能。该数据集的公开为社区提供了标准化评估的基石，促进了 LLM 性能的可比性与透明性，对推动高效、可信赖的 AI 系统发展具有深远意义。