open-llm-leaderboard/details_psyche__kollama2-7b-v2
收藏数据集卡片 for Evaluation run of psyche/kollama2-7b-v2
数据集描述
数据集概述
数据集是在模型 psyche/kollama2-7b-v2 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。
数据集由3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戳。"train" 分割始终指向最新的结果。
一个额外的配置 "results" 存储了运行中的所有聚合结果(用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标)。
要加载运行的详细信息,可以执行以下操作: python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_psyche__kollama2-7b-v2", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
以下是 2023-10-16T01:12:44.878519 运行的最新结果(注意,如果连续评估没有覆盖相同的任务,仓库中可能会有其他任务的结果。您可以在每个评估的 "latest" 分割中找到每个任务的结果):
python { "all": { "em": 0.01740771812080537, "em_stderr": 0.0013393597649753845, "f1": 0.10400272651006709, "f1_stderr": 0.0021202520572007394, "acc": 0.41065886057278334, "acc_stderr": 0.009434613134114641 }, "harness|drop|3": { "em": 0.01740771812080537, "em_stderr": 0.0013393597649753845, "f1": 0.10400272651006709, "f1_stderr": 0.0021202520572007394 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.06520090978013647, "acc_stderr": 0.006800302989321092 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7561168113654302, "acc_stderr": 0.012068923278908189 } }



