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open-llm-leaderboard-old/details_TheBloke__Guanaco-3B-Uncensored-v2-GPTQ

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Hugging Face2023-10-29 更新2024-06-22 收录
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资源简介:
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型TheBloke/Guanaco-3B-Uncensored-v2-GPTQ进行评估时自动生成的。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,每次运行在每个配置中表示为特定的分割,分割名称由运行的时间戳命名。train分割始终指向最新的结果。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。README还提供了如何使用Hugging Face datasets库加载运行中的详细信息的示例。

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型TheBloke/Guanaco-3B-Uncensored-v2-GPTQ进行评估时自动生成的。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,每次运行在每个配置中表示为特定的分割,分割名称由运行的时间戳命名。train分割始终指向最新的结果。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。README还提供了如何使用Hugging Face datasets库加载运行中的详细信息的示例。
提供机构:
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总

数据集概述

数据集来源

该数据集是在对模型 TheBloke/Guanaco-3B-Uncensored-v2-GPTQ 进行评估运行期间自动创建的,评估结果发布在 Open LLM Leaderboard 上。

数据集结构

  • 配置数量:64个配置,每个配置对应一个评估任务。
  • 运行次数:数据集从2次运行中创建。每个运行结果作为一个特定的分割存在于每个配置中,分割名称使用运行的时间戳。
  • 最新结果:"train" 分割始终指向最新的结果。
  • 汇总结果:一个额外的配置 "results" 存储所有运行的汇总结果,用于计算和显示在 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。

数据加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_TheBloke__Guanaco-3B-Uncensored-v2-GPTQ", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-29T01:04:16.242483 运行 的最新结果: python { "all": { "em": 0.0045092281879194635, "em_stderr": 0.0006861346899095007, "f1": 0.06708368288590627, "f1_stderr": 0.0016014292768729186, "acc": 0.322384038037953, "acc_stderr": 0.0072675866532889944 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0045092281879194635, "em_stderr": 0.0006861346899095007, "f1": 0.06708368288590627, "f1_stderr": 0.0016014292768729186 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.001516300227445034, "acc_stderr": 0.0010717793485492612 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.6432517758484609, "acc_stderr": 0.013463393958028728 } }

配置详情

以下是数据集的部分配置详情:

  • harness_arc_challenge_25

    • 分割:2023_10_03T21_39_11.409465
    • 路径:**/details_harness|arc:challenge|25_2023-10-03T21-39-11.409465.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|arc:challenge|25_2023-10-03T21-39-11.409465.parquet
  • harness_drop_3

    • 分割:2023_10_29T01_04_16.242483
    • 路径:**/details_harness|drop|3_2023-10-29T01-04-16.242483.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|drop|3_2023-10-29T01-04-16.242483.parquet
  • harness_gsm8k_5

    • 分割:2023_10_29T01_04_16.242483
    • 路径:**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-29T01-04-16.242483.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-29T01-04-16.242483.parquet
  • harness_hellaswag_10

    • 分割:2023_10_03T21_39_11.409465
    • 路径:**/details_harness|hellaswag|10_2023-10-03T21-39-11.409465.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:**/details_harness|hellaswag|10_2023-10-03T21-39-11.409465.parquet
  • harness_hendrycksTest_5

    • 分割:2023_10_03T21_39_11.409465
    • 路径:多个路径,例如 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-10-03T21-39-11.409465.parquet
    • 分割:latest
    • 路径:多个路径,例如 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-10-03T21-39-11.409465.parquet
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