open-llm-leaderboard-old/details_bofenghuang__vigogne-33b-instruct

该数据集是在评估模型bofenghuang/vigogne-33b-instruct在Open LLM Leaderboard上的表现时自动创建的。数据集由3个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集从1次运行中创建，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results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

数据集卡片 for Evaluation run of bofenghuang/vigogne-33b-instruct

数据集描述

数据集摘要

该数据集是在模型 bofenghuang/vigogne-33b-instruct 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间戳。"train" 分割始终指向最新的结果。

一个额外的配置 "results" 存储了运行的所有聚合结果（并用于计算和显示 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_bofenghuang__vigogne-33b-instruct", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是从运行 2023-10-17T06:48:17.282592 获得的最新结果（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 "results" 和每个评估的 "latest" 分割中找到每个任务的结果）：

python { "all": { "em": 0.4092911073825503, "em_stderr": 0.005035499534676373, "f1": 0.47988779362416334, "f1_stderr": 0.004806379711128169, "acc": 0.4499623916853611, "acc_stderr": 0.010072884519008809 }, "harness|drop|3": { "em": 0.4092911073825503, "em_stderr": 0.005035499534676373, "f1": 0.47988779362416334, "f1_stderr": 0.004806379711128169 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.11144806671721001, "acc_stderr": 0.008668021353794433 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7884767166535123, "acc_stderr": 0.011477747684223187 } }

配置

• harness_drop_3

  • 分割: 2023_10_17T06_48_17.282592
    • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-17T06-48-17.282592.parquet
  • 分割: latest
    • 路径: **/details_harness|drop|3_2023-10-17T06-48-17.282592.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分割: 2023_10_17T06_48_17.282592
    • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-17T06-48-17.282592.parquet
  • 分割: latest
    • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-17T06-48-17.282592.parquet

• harness_winogrande_5

  • 分割: 2023_10_17T06_48_17.282592
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  • 分割: latest
    • 路径: **/details_harness|winogrande|5_2023-10-17T06-48-17.282592.parquet

• results

  • 分割: 2023_10_17T06_48_17.282592
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