open-llm-leaderboard-old/details_NurtureAI__Starling-LM-11B-alpha-v1

该数据集是在评估模型NurtureAI/Starling-LM-11B-alpha-v1时自动创建的，包含一个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由一次运行创建，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分割始终指向最新的结果。此外，还有一个名为results的配置存储了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。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

数据集摘要

数据集是在模型 NurtureAI/Starling-LM-11B-alpha-v1 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

该数据集由1个配置组成，每个配置对应一个评估任务。

数据集是从1次运行中创建的。每次运行可以在每个配置中找到一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新的结果。

还有一个额外的配置 "results"，存储所有运行结果的汇总（用于计算并在 Open LLM Leaderboard 上显示汇总指标）。

最新结果

以下是来自2023-12-02T14:12:16.708140运行的最新结果： python { "all": { "acc": 0.5094768764215315, "acc_stderr": 0.01377001065116882 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.5094768764215315, "acc_stderr": 0.01377001065116882 } }

数据集结构

配置

• config_name: harness_gsm8k_5

  • 分割: 2023_12_02T14_12_16.708140
    • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-12-02T14-12-16.708140.parquet
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• config_name: results

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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是在Open LLM Leaderboard评估框架下，对NurtureAI/Starling-LM-11B-alpha-v1模型进行自动化评估过程中生成的。数据集包含一个主要配置，对应于所评估的单个任务（harness_gsm8k_5），并额外提供一个名为“results”的配置，用于存储所有聚合后的评估结果。数据集的构建基于一次完整的评估运行，每次运行的结果以时间戳命名，作为特定分割（split）存储于各配置中，而“train”分割则始终指向最新一次的评估结果。

特点

数据集结构简洁而严谨，充分体现了自动化评估流程的标准化与可追溯性。其主要特点在于，每个评估运行的结果均以独立分割形式保存，便于历史版本对比与复现。同时，“results”配置聚合了全局指标，为模型在Leaderboard上的排名与可视化提供了直接的数据支撑。当前最新结果显示，模型在GSM8K任务上取得了约50.95%的准确率，并附有标准误差，彰显了评估的统计严谨性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集。具体而言，调用load_dataset函数，指定数据集名称“open-llm-leaderboard/details_NurtureAI__Starling-LM-11B-alpha-v1”，并传入配置名称（如“harness_gsm8k_5”）及所需分割（如“train”），即可获取特定评估运行的详细结果。此外，通过加载“results”配置，用户能直接访问聚合后的全局评估指标，便于快速了解模型整体性能。

背景与挑战

背景概述

在大规模语言模型（LLM）领域，模型性能的客观评估与横向对比一直是推动技术进步的核心挑战。为应对这一需求，Hugging Face团队于2023年启动了Open LLM Leaderboard项目，旨在通过标准化评测基准，对社区提交的各类模型进行系统性评估。该数据集正是围绕NurtureAI团队于2023年12月发布的Starling-LM-11B-alpha-v1模型在Leaderboard上的评测过程而构建，由Hugging Face的Clementine等人主导创建。数据集记录了该模型在GSM8K数学推理任务上的单次评测结果，涵盖详细的准确率及其标准误差，为研究11B参数级别模型的数学推理能力提供了可复现的实证数据。其核心研究问题在于揭示该模型在复杂数学问题求解上的表现边界，并为后续模型优化与基准对比提供量化依据。该数据集的诞生不仅强化了Open LLM Leaderboard作为社区公认模型竞技场的地位，也推动了LLM评测流程的透明化与标准化。

当前挑战

该数据集所面对的领域挑战主要源于语言模型评估的复杂性与多样性。在GSM8K数学推理任务中，模型需展示出超越简单模式匹配的逐步逻辑推导能力，而Starling-LM-11B-alpha-v1仅取得约50.9%的准确率，表明当前模型在应对多步数学推理时仍存在显著瓶颈，这直接制约了LLM在科学计算与教育辅助等场景中的可靠应用。在数据集构建过程中，挑战则体现为评测流程的标准化与数据一致性的维护：单次评测仅覆盖一个任务配置，难以全面反映模型在多种能力维度上的表现；评测运行的时间戳管理要求严格，以确保不同版本结果的可追溯性；同时，评测结果仅包含聚合指标，缺乏对错误模式的细粒度分析，限制了研究者对模型失败原因的深入探究。这些挑战共同凸显了构建全面、可解释且具有鲁棒性的LLM评测数据集的迫切性。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为Open LLM Leaderboard评测体系中的关键组成部分，专为记录和复现NurtureAI/Starling-LM-11B-alpha-v1模型在标准化基准任务上的表现而设计。其经典使用场景聚焦于大语言模型的自动化评估流程，研究人员可通过加载特定配置（如harness_gsm8k_5）获取模型在数学推理任务GSM8K上的逐样本细节与聚合指标，从而精准衡量模型在复杂推理场景下的能力边界，为模型迭代提供可量化的参照基准。

实际应用

在实际应用场景中，该数据集服务于模型开发与选型的全生命周期管理。企业或研究机构可依赖其提供的细粒度评测结果，快速筛选出在特定任务（如数学推理）上表现优异的模型版本，从而指导生产环境的模型部署决策。同时，数据集中的错误分析与性能统计信息可辅助工程师定位模型弱点，针对性优化训练数据或调整推理策略，提升最终产品在真实业务场景中的鲁棒性与准确性。

衍生相关工作

该数据集衍生出的相关工作主要围绕Open LLM Leaderboard生态系统的扩展与深化。例如，后续研究基于此类评测数据构建了模型性能预测模型，通过历史评测结果估算未测试模型的能力；还有工作利用不同时间戳的评测快照分析模型性能随训练数据或算法更新的演化规律。此外，该数据集的标准化格式被借鉴用于设计多任务、多轮次评测的数据集模板，催生了更高效的模型对比与排行榜更新机制。