details_meta-llama__Llama-3.1-8B|机器学习数据集|模型评估数据集

在评估模型meta-llama/Llama-3.1-8B时自动创建的数据集，包含12个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由15次运行组成，每次运行在各个配置中都有以时间戳命名的特定分割。'train' 分割始终指向最新结果，而 'results' 配置存储了所有运行的汇总结果。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: Evaluation run of meta-llama/Llama-3.1-8B
• 模型来源: meta-llama/Llama-3.1-8B
• 数据集用途: 自动创建用于评估模型性能

数据集结构

• 配置数量: 13个，每个对应一个评估任务
• 运行次数: 16次，每次运行作为特定配置中的一个split
• split命名规则: 使用运行时间戳命名，"train" split始终指向最新结果
• 额外配置: "results"存储所有运行的聚合结果

数据加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("taresco/details_meta-llama__Llama-3.1-8B", "results", split="train")

最新结果

• 运行时间: 2025-03-26T12:50:37.655642
• 评估指标: python { "all": { "judge_score_gpt-4o": 0.18449197860962566, "judge_score_gpt-4o_stderr": 0.014191965996524038 }, "community|afrimathevals:openaimmlu_math_yor|0": { "judge_score_gpt-4o": 0.18449197860962566, "judge_score_gpt-4o_stderr": 0.014191965996524038 } }

配置详情

• 配置列表:
  • community_afrimathevals_afrimgsm_eng_0
  • community_afrimathevals_afrimgsm_fra_0
  • community_afrimathevals_afrimgsm_hau_0
  • community_afrimathevals_afrimgsm_ibo_0
  • community_afrimathevals_afrimgsm_yor_0
  • community_afrimathevals_afrimgsm_zul_0
  • community_afrimathevals_afrimmlu_math_fra_0
  • community_afrimathevals_afrimmlu_math_hau_0
  • community_afrimathevals_afrimmlu_math_ibo_0
  • community_afrimathevals_afrimmlu_math_yor_0
  • community_afrimathevals_openaimmlu_math_ara_0
  • community_afrimathevals_openaimmlu_math_swa_0
  • community_afrimathevals_openaimmlu_math_yor_0
  • results

其他信息

• 数据集创建方式: 自动创建于模型评估运行期间
• 结果存储方式: 每个配置中的split对应一次运行，"results"配置存储聚合结果

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大模型评估领域，该数据集作为meta-llama/Llama-3.1-8B模型评测过程的自动化产物，通过16次独立运行构建而成。其核心架构包含13个任务配置单元，每个配置对应特定评测任务，并以时间戳标记的拆分形式保存每次运行数据。最新评测结果始终存储在'train'拆分中，同时设有专门的'results'配置用于聚合所有运行数据。这种动态更新机制确保了评估结果的时效性和可追溯性。

使用方法

研究者可通过HuggingFace datasets库便捷访问该数据集，指定'results'配置及相应拆分即可加载特定评测数据。示例代码清晰展示了数据加载流程，返回结构包含整体评分和分任务详细结果。对于横向对比研究，建议同时加载不同时间戳的拆分数据；而获取最新评估结果时，直接调用'train'拆分即可。数据集采用标准parquet格式存储，确保数据处理效率与兼容性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由Meta AI团队在评估其最新语言模型Llama-3.1-8B性能时创建，旨在全面测试模型在多语言数学推理任务中的表现。数据集涵盖了13种不同的配置，每种配置对应一个特定的评估任务，主要针对非洲本土语言如约鲁巴语、豪萨语等的数学理解能力。数据集通过16次独立运行生成，每次运行结果以时间戳标记，反映了模型在不同语言环境下的动态表现。这一工作延续了Meta在开源大模型领域的探索，为低资源语言的自然语言处理研究提供了重要基准。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于如何准确评估大语言模型在低资源语言数学推理任务中的表现。由于非洲本土语言语法结构复杂且缺乏标准化语料，模型在词义消歧和逻辑推理方面容易产生偏差。构建过程中的主要困难包括：多语言评估标准的统一性问题，不同语言数学表达式的文化差异性处理，以及评估结果的可重复性验证。此外，使用GPT-4作为评判标准时，其自身对低资源语言的理解局限可能影响评分客观性，这要求研究者必须设计更精细的评估机制来确保结果可靠性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，details_meta-llama__Llama-3.1-8B数据集主要用于评估大型语言模型在多语言数学推理任务上的表现。该数据集通过13种不同的配置，涵盖了包括英语、法语、豪萨语、约鲁巴语等多种语言的数学问题解答任务，为研究者提供了一个标准化的评估平台。数据集中的每个配置对应一个特定的任务，通过时间戳标记的不同运行结果，使得研究者能够追踪模型在不同时间点的性能变化。

解决学术问题

该数据集有效解决了大型语言模型在多语言数学推理任务上的评估难题。通过提供多种语言的数学问题及其对应的模型解答，研究者可以系统地分析模型在不同语言和文化背景下的表现差异。数据集中的标准化评估指标，如judge_score_gpt-4o，为量化模型性能提供了可靠依据，从而推动了多语言自然语言处理研究的深入发展。

实际应用

在实际应用中，details_meta-llama__Llama-3.1-8B数据集可用于优化和调校多语言教育辅助工具。例如，基于该数据集的评估结果，开发者可以改进语言模型在非洲本地语言（如豪萨语、约鲁巴语）中的数学问题解答能力，从而为教育资源匮乏的地区提供更智能的学习辅助工具。此外，该数据集还可用于跨语言知识迁移研究，提升模型在低资源语言中的表现。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，特别是大语言模型评估方面，meta-llama/Llama-3.1-8B数据集的最新研究方向聚焦于多语言数学推理能力的系统性评测。该数据集通过16次独立运行的评估结果，覆盖了包括约鲁巴语、豪萨语、伊博语等13种非洲语言配置，为研究低资源语言环境下大模型的数学理解能力提供了重要基准。最新评估中采用的GPT-4o作为评判标准，反映出当前研究界对自动化评估体系可靠性的探索趋势。这种跨语言的系统性评估框架，不仅填补了非英语语言模型能力评估的空白，也为理解大语言模型在多元文化语境下的知识迁移机制提供了新的研究视角。