open-llm-leaderboard-old/details_jondurbin__airoboros-l2-7b-2.2.1
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该数据集是在模型 jondurbin/airoboros-l2-7b-2.2.1 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 64 个配置组成，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，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。此外，results 配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了如何使用 `datasets` 库中的 `load_dataset` 函数加载数据集的示例。
该数据集是在模型 jondurbin/airoboros-l2-7b-2.2.1 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 64 个配置组成，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，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。此外，results 配置存储了所有运行的聚合结果，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了如何使用 `datasets` 库中的 `load_dataset` 函数加载数据集的示例。
原始信息汇总
数据集概述
数据集简介
该数据集是在评估模型jondurbin/airoboros-l2-7b-2.2.1在Open LLM Leaderboard上的运行过程中自动创建的。
数据集结构
- 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。
- 额外的配置"results"存储所有运行的聚合结果，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_jondurbin__airoboros-l2-7b-2.2.1", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
以下是最新结果来自2023-10-23T08:56:47.805064的示例： python { "all": { "em": 0.02307046979865772, "em_stderr": 0.0015374446489046648, "f1": 0.08397441275167743, "f1_stderr": 0.001986739570455047, "acc": 0.39968692648816134, "acc_stderr": 0.009485985984111937 }, "harness|drop|3": { "em": 0.02307046979865772, "em_stderr": 0.0015374446489046648, "f1": 0.08397441275167743, "f1_stderr": 0.001986739570455047 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.06141015921152388, "acc_stderr": 0.006613027536586316 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7379636937647988, "acc_stderr": 0.012358944431637557 } }
配置详情
以下是部分配置的详细信息：
harness_arc_challenge_25
- 分割：2023_10_01T13_13_15.281257
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet
- 路径：
harness_drop_3
- 分割：2023_10_23T08_56_47.805064
- 路径：
**/details_harness|drop|3_2023-10-23T08-56-47.805064.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|drop|3_2023-10-23T08-56-47.805064.parquet
- 路径：
harness_gsm8k_5
- 分割：2023_10_23T08_56_47.805064
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-23T08-56-47.805064.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-23T08-56-47.805064.parquet
- 路径：
harness_hellaswag_10
- 分割：2023_10_01T13_13_15.281257
- 路径：
**/details_harness|hellaswag|10_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|hellaswag|10_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet
- 路径：
harness_hendrycksTest_5
- 分割：2023_10_01T13_13_15.281257
- 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-anatomy|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-astronomy|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-business_ethics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-clinical_knowledge|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-college_biology|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-college_chemistry|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-college_computer_science|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-college_mathematics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-college_medicine|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-college_physics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-computer_security|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-econometrics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-formal_logic|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-global_facts|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_biology|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_chemistry|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_computer_science|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_european_history|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_geography|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_government_and_politics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_macroeconomics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_mathematics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_microeconomics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_physics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_psychology|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_statistics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_us_history|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-high_school_world_history|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-human_aging|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-human_sexuality|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-international_law|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-jurisprudence|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-logical_fallacies|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-machine_learning|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-management|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-marketing|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-medical_genetics|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-miscellaneous|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-moral_disputes|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-moral_scenarios|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-nutrition|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-philosophy|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-prehistory|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-professional_accounting|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet**/details_harness|hendrycksTest-professional_law|5_2023-10-01T13-13-15.281257.parquet- `**/details_harness|hendrycks
- 路径：
搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集是Open LLM Leaderboard对jondurbin/airoboros-l2-7b-2.2.1模型进行自动化评估过程中生成的产物。数据集由64个配置组成，每个配置对应一项评估任务，例如ARC挑战、DROP、GSM8K、HellaSwag以及涵盖57个学科的Hendrycks测试等。数据来源于两次独立的评估运行，每次运行的结果以时间戳为标识存储在对应的分割中，而'train'分割则始终指向最新一次的评估结果。此外，一个名为'results'的额外配置汇集了所有运行的聚合指标，用于在排行榜上计算和展示综合性能。数据以Parquet格式存储，便于高效读取与分析。
特点
该数据集的核心特点在于其结构化与可追溯性。每个评估任务均作为独立配置存在，使得研究者能够针对特定能力维度（如推理、数学、常识或专业知识）进行精细化分析。每次评估运行的结果被完整保留，通过时间戳分割实现版本化，支持对模型性能演变的历史追踪。而'results'配置则提供了跨任务、跨运行的汇总指标，如准确率、精确匹配率和F1分数及其标准误，为模型整体表现提供了量化全景。这种多层级、多任务的设计，使其成为深入理解大语言模型能力边界的宝贵资源。
使用方法
使用该数据集时，可通过Hugging Face的datasets库进行加载。用户需指定数据集名称、目标配置名称（如'harness_winogrande_5'）以及所需的分割（如'train'或具体时间戳），例如：data = load_dataset('open-llm-leaderboard/details_jondurbin__airoboros-l2-7b-2.2.1', 'harness_winogrande_5', split='train')。加载后的数据可直接用于分析模型在特定任务上的细粒度表现，或通过遍历各配置来构建全面的性能评估报告。对于希望复现或对比评估结果的从业者，该数据集提供了清晰且可直接使用的接口。
背景与挑战
背景概述
随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，如何公正、全面地评估模型性能成为学界与工业界共同关注的焦点。Open LLM Leaderboard由Hugging Face团队于2023年发起，旨在通过标准化基准测试体系，为各类开源模型提供可复现的横向对比平台。该数据集记录了jondurbin/airoboros-l2-7b-2.2.1模型在2023年10月期间的两轮评估结果，涵盖ARC、HellaSwag、MMLU、GSM8K、Winogrande及DROP等多项任务，涉及常识推理、数学求解、阅读理解与知识掌握等核心能力维度。作为Leaderboard生态的重要组成，该评估数据集不仅为研究者提供了模型性能的细粒度观测窗口，更推动了开源社区对LLM能力边界的系统化探索，成为衡量模型进步与领域发展的关键参照。
当前挑战
该数据集所应对的核心挑战在于构建一套兼具广度与深度的模型评估框架。领域层面，LLM在复杂推理（如DROP的F1值仅0.084）、数学求解（GSM8K准确率6.14%）及常识判断（Winogrande准确率73.8%）等任务上表现差异悬殊，揭示出模型在逻辑连贯性与知识迁移能力上的显著短板。构建过程中，数据集需协调多源异构任务（涵盖57个MMLU子领域）的统一评估标准，同时确保每次运行结果的可追溯性与版本一致性——通过时间戳分片管理不同轮次的数据，并维护“latest”指向最新结果，以应对模型迭代与基准更新的动态平衡。此外，从原始评估日志到Parquet格式的结构化转换，以及跨任务聚合指标的计算逻辑，均对数据处理的鲁棒性与透明性提出了严苛要求。
常用场景
经典使用场景
在大规模语言模型（LLM）迅猛发展的背景下，如何系统性地评估模型在多样化自然语言理解与推理任务上的综合表现，成为学术界与工业界共同关注的焦点。该数据集作为Open LLM Leaderboard对jondurbin/airoboros-l2-7b-2.2.1模型进行标准化评测的产物，承载了模型在ARC挑战、HellaSwag、MMLU、GSM8K、Winogrande及DROP等多项基准测试中的细粒度结果。其经典使用场景在于为研究者提供可复现的模型性能快照，通过统一的评测框架，实现对模型在常识推理、数学解题、阅读理解、科学知识问答等维度能力的横向比较与纵向追踪。
实际应用
在实际应用中，该数据集所蕴含的评测结果可直接服务于模型选型与部署决策。例如，开发者在构建智能问答系统或教育辅助工具时，可参考该数据集中的任务级性能指标，判断airoboros-l2-7b-2.2.1是否适合处理特定领域的推理需求。同时，该数据集所采用的评测流程与指标定义，为企业内部模型验证流水线的搭建提供了可复用的模板，降低了从学术研究到工业落地的评估成本，促进了LLM在客服、内容生成、自动化推理等场景中的可靠应用。
衍生相关工作
基于该数据集及其所属的Open LLM Leaderboard，衍生了一系列关于模型鲁棒性、评测策略与排行榜方法论的研究工作。例如，研究者利用此类细粒度评测数据，分析不同采样策略（如few-shot示例数量）对模型表现的影响，并探索任务间性能的相关性。此外，该数据集的公开性也催生了针对特定任务（如数学推理、多选问答）的专项优化工作，模型开发者通过对比自身模型与榜单结果的差异，迭代改进训练数据构成与微调策略，形成了从评测到优化的闭环研究范式。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
