open-llm-leaderboard-old/details_ewqr2130__TinyLamma-SFT

数据集`Evaluation run of ewqr2130/TinyLamma-SFT`是在模型`ewqr2130/TinyLamma-SFT`于`Open LLM Leaderboard`上进行评估时自动生成的。该数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由1次运行生成，每次运行的结果作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。`train`分割始终指向最新的结果。此外，数据集还包含一个名为`results`的配置，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。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 名称: Evaluation run of ewqr2130/TinyLamma-SFT
• 来源: 自动创建于模型 ewqr2130/TinyLamma-SFT 在 Open LLM Leaderboard 的评估运行中。
• 组成: 包含 63 个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 创建: 从 1 次运行中创建，每个运行的详细信息存储在特定的分割中，分割名称使用运行的时间戳。
• 最新结果: "train" 分割始终指向最新结果。
• 结果汇总: 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_ewqr2130__TinyLamma-SFT", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 时间戳: 2024-01-14T06:47:16.082235
• 详细结果: 包含多个任务的评估结果，例如 harness|arc:challenge|25, harness|hellaswag|10, harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5 等。

配置信息

• 配置名称:
  • harness_arc_challenge_25
  • harness_gsm8k_5
  • harness_hellaswag_10
  • harness_hendrycksTest_5
• 数据文件:
  • 每个配置包含多个分割，如 2024_01_14T06_47_16.082235 和 latest，每个分割对应一个或多个 .parquet 文件路径。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估领域，Open LLM Leaderboard为模型性能的量化分析提供了标准化平台。该数据集是在对模型ewqr2130/TinyLamma-SFT进行自动化评估过程中生成的，其构建方式具有系统性和层次性。数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务，所有任务结果均源自单次运行。每次运行的数据被存储为独立的切分，并以运行时间戳命名，而“train”切分则始终指向最新一次的评估结果。此外，一个名为“results”的额外配置用于存储所有聚合后的运行指标，这些指标被用于计算和展示排行榜上的综合得分，从而确保评估结果的可复现性与可比较性。

特点

该数据集的核心特点在于其精细化的任务覆盖与结构化的数据组织。它全面涵盖了从常识推理（如ARC挑战赛、HellaSwag）到数学问题求解（如GSM8K）以及多领域知识测试（如HendrycksTest系列中的抽象代数、解剖学等）等多种评估任务，共计63项配置。每个配置均以Parquet格式存储详细的评估细节，包括准确率及其标准误差等关键指标。数据集的另一显著特性是其版本管理机制，通过时间戳切分和“latest”切分的设置，用户能够轻松追溯历史评估结果或获取最新性能数据，这种设计为模型迭代过程中的性能追踪提供了极大便利。

使用方法

使用该数据集进行模型评估分析时，用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载所需数据。例如，利用load_dataset函数指定数据集名称“open-llm-leaderboard/details_ewqr2130__TinyLamma-SFT”，并选择特定配置（如“harness_winogrande_5”）和切分（如“train”）即可获取对应任务的详细评估结果。数据以Parquet文件格式存储，支持高效读取。用户还可通过访问“results”配置获取所有任务的聚合指标，便于进行综合性能比较。此外，数据集的时间戳切分设计允许研究者对比不同运行版本间的性能变化，从而深入分析模型在不同评估阶段的表现演进。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型（LLM）领域的蓬勃发展，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核心议题。在此背景下，HuggingFace团队于2023年发起了Open LLM Leaderboard项目，旨在通过标准化评测基准，为开源社区提供透明、可复现的模型对比平台。该数据集作为Open LLM Leaderboard对模型ewqr2130/TinyLamma-SFT的一次完整评测记录而生，由Clémentine Fourrier（[e-mail]）主导维护，创建于2024年初。其核心研究问题聚焦于：通过涵盖推理、常识、数学、多学科知识等63个细分任务的评测体系，系统揭示小型语言模型（TinyLamma-SFT）在多样化能力维度上的表现边界。这一数据集不仅为后续模型优化提供了细粒度诊断依据，更推动了小型化模型在资源受限场景下的实用化进程，成为LLM评测标准化的重要实践范例。

当前挑战

该数据集所锚定的领域挑战在于：小型语言模型在参数规模受限的条件下，需在广泛的知识推理任务上达到可接受的性能水平。从评测结果可见，TinyLamma-SFT在GSM8K数学推理任务中准确率仅1.67%，在TruthfulQA事实一致性任务中MC1分数为23.01%，暴露出小模型在复杂推理与事实判别上的结构性短板。构建过程中面临的挑战则体现为：需协调63个异构评测任务的标准化接入，确保不同任务（如多项选择、生成式问答）的评估逻辑与指标计算一致；同时，评测流程需自动化处理模型输出、实时聚合结果并生成可复现的Parquet格式数据，这对数据管道的鲁棒性与效率提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型（LLM）评估领域，open-llm-leaderboard-old/details_ewqr2130__TinyLamma-SFT 数据集作为 Open LLM Leaderboard 的评估记录，被广泛用于标准化评测模型在多样化任务上的表现。该数据集涵盖了从常识推理（如 HellaSwag、ARC-Challenge）到数学求解（GSM8K）、知识问答（MMLU 涵盖 57 个学科）以及事实一致性（TruthfulQA）等 63 个配置的细粒度结果。研究者通常利用其存储的准确率（acc）、标准化准确率（acc_norm）及标准误差等指标，横向对比不同模型在相同基准下的能力差异，为模型选型与优化提供量化依据。

实际应用

在实际应用中，该数据集为 LLM 的部署决策提供了关键参考。企业或开发者可依据其中记录的多维度性能指标，判断如 TinyLamma-SFT 这类轻量模型是否适用于特定场景，例如在资源受限的移动设备上，通过 HellaSwag 的常识推理分数评估其对话能力，或利用 MMLU 的专业知识分数筛选适合教育辅助的模型。此外，数据集的时间戳分片设计支持追踪模型迭代效果，便于持续监控与优化，从而降低部署风险，加速 AI 产品从研发到落地的转化效率。

衍生相关工作

基于此数据集，衍生了一系列重要的学术工作。例如，研究者利用其细粒度结果构建了模型性能预测模型，通过回归分析不同任务分数间的相关性，揭示 LLM 能力的内在结构。另有工作将其作为基准，开发了自动化评估工具链，如 Open LLM Leaderboard 本身，实现了模型提交后的即时评分与排行榜更新。此外，该数据集的公开性催生了跨模型对比研究，如分析小参数量模型在特定知识领域（如医学、法律）的不足，进而指导知识蒸馏或领域微调等方法的创新，推动了高效 LLM 的演进。