open-llm-leaderboard/details_Qwen__Qwen1.5-110B-Chat

该数据集是在评估模型Qwen/Qwen1.5-110B-Chat时自动创建的，评估在Open LLM Leaderboard上进行。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由1次运行创建，每次运行可以在每个配置中找到，运行的时间戳作为分割名称。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，并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。该数据集是在评估模型Qwen/Qwen1.5-110B-Chat时自动创建的，评估在Open LLM Leaderboard上进行。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由1次运行创建，每次运行可以在每个配置中找到，运行的时间戳作为分割名称。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，并用于计算和显示Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• pretty_name: Evaluation run of Qwen/Qwen1.5-110B-Chat

数据集描述

• dataset_summary: 该数据集是在评估模型Qwen/Qwen1.5-110B-Chat的过程中自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。

数据集组成

• 配置数量: 63个
• 数据来源: 单次运行
• 数据分割: 每个配置对应一个评估任务，每个运行以时间戳命名的特定分割存储。
• 额外配置: “results”配置存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示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_Qwen__Qwen1.5-110B-Chat", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 结果来源: 来自2024-04-29T23:24:47.571769的运行结果，包含多个任务的评估数据。
• 结果示例: 包括准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等指标，具体数值根据不同任务而异。

数据集配置详情

配置列表

• harness_arc_challenge_25
• harness_gsm8k_5
• harness_hellaswag_10
• harness_hendrycksTest_5

每个配置包含多个数据文件，分别对应不同的数据分割（如时间戳分割和最新分割）。

数据集使用

• 用户可以通过提供的加载示例代码访问和加载数据集中的特定配置和分割。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评测领域，Open LLM Leaderboard 作为权威的基准平台，为模型性能的横向比较提供了标准化框架。该数据集正是在对 Qwen/Qwen1.5-110B-Chat 模型进行评测的过程中自动生成的。它涵盖了63个评测任务配置，每个配置对应一个特定的评测任务，如 ARC Challenge、HellaSwag、GSM8K 等。数据集的构建基于单次评测运行，每次运行的结果被存储为一个独立的数据分片，并以运行时间戳命名，而 'train' 分片始终指向最新的评测结果。此外，一个名为 'results' 的额外配置用于汇总所有运行的综合指标，这些指标被用于在 Leaderboard 上计算和展示模型的聚合性能。

特点

该数据集最显著的特征在于其结构化的多任务组织方式。通过将63个评测任务分别封装为独立的配置，研究者能够便捷地访问特定任务的细粒度结果，例如每个任务的准确率及其标准误差。数据集自动记录了完整的评测元数据，包括模型名称、运行时间戳和详细的性能指标，确保了结果的可追溯性。同时，'results' 配置提供了跨任务的聚合视图，使得模型整体能力的评估一目了然。这种设计不仅支持对单一任务的深入分析，也便于进行多任务间的横向对比，为理解模型在不同认知维度上的表现提供了坚实基础。

使用方法

使用该数据集进行模型评估分析极为简便。研究者可以通过 Hugging Face 的 datasets 库直接加载数据，例如使用 `load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Qwen__Qwen1.5-110B-Chat", "harness_winogrande_5", split="train")` 即可获取 Winogrande 任务的最新评测详情。每个配置下的数据以 Parquet 格式存储，支持高效读取。对于希望复现或扩展评测的研究者，可通过指定不同的时间戳分片来访问历史运行结果，从而追踪模型性能的演变。此外，'results' 配置中的聚合数据可直接用于生成 Leaderboard 上的可视化图表，为学术报告或技术文档提供量化支撑。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）领域，模型性能的客观评估是推动技术进步的核心环节。由Hugging Face团队于2024年构建的Open LLM Leaderboard，旨在通过标准化基准测试框架，为社区提供透明、可复现的模型对比平台。该数据集聚焦于Qwen1.5-110B-Chat这一千亿参数级别的对话模型，由阿里巴巴通义千问团队研发，于2024年4月完成评测。其核心研究问题在于量化该模型在推理、常识理解、数学及多学科知识等维度上的综合表现，涵盖ARC挑战集、HellaSwag、GSM8K及涵盖57个学科的MMLU等任务。该数据集通过63个配置项记录每项任务的详细得分，为后续的模型迭代与优化提供了关键基准，对推动开源大模型的透明化评估具有里程碑意义。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于大型语言模型评估的标准化难题。传统评估常因任务选取、评测方式差异而导致结果难以横向比较，该数据集通过统一框架（如语言模型评估工具）实现了多任务、多维度的一致性度量。构建过程中面临的技术挑战包括：1）处理千亿参数模型推理的高计算成本，需在有限资源下完成对63个任务的逐项评测；2）设计可扩展的数据存储结构，以兼容不同任务（如多项选择、生成式问答）的异构输出格式；3）确保评测结果的可复现性，通过时间戳分片与版本控制记录每次运行的完整细节，避免因模型更新或环境变化带来的偏差。这些挑战的克服为LLM的公平比较奠定了基础。

常用场景

经典使用场景

在大规模语言模型的演进浪潮中，评估其综合性能始终是推动技术迭代的核心环节。Open LLM Leaderboard上针对Qwen1.5-110B-Chat模型生成的评估数据集，为研究者提供了一套标准化、多维度的评测工具。该数据集覆盖了ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU（涵盖57个学科）、TruthfulQA、Winogrande和GSM8K等经典基准任务，能够系统性地衡量模型在常识推理、知识掌握、事实一致性、代词消解和数学解题等方面的能力。研究者可借助该数据集对模型进行横向对比与纵向追踪，从而客观定位模型优势与短板。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列关于大模型评估方法论的重要工作。一方面，研究者利用这些细粒度的评测记录，探索了模型规模与特定任务性能之间的缩放律（scaling laws），例如观察110B参数模型在GSM8K上仅30.1%的准确率，揭示了数学推理对大模型仍构成显著挑战。另一方面，数据集中包含的标准误差信息被用于构建更稳健的模型排名统计方法，推动了如bootstrap置信区间评估等技术的应用。此外，该数据集还催生了关于模型在MMLU不同子任务上表现一致性的研究，为理解多任务学习的知识迁移机制提供了数据支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在大语言模型评估领域，Open LLM Leaderboard已成为衡量模型综合能力的重要基准平台。Qwen1.5-110B-Chat作为通义千问系列的超大规模对话模型，其在Leaderboard上的评估数据揭示了当前前沿研究方向的关键趋势。该数据集通过63个任务配置的细粒度评测，涵盖了从常识推理（如ARC-Challenge、HellaSwag）到专业学科知识（如MMLU的57个学科）再到数学推理（GSM8K）的多元维度。值得关注的是，模型在GSM8K任务上仅取得30.1%的准确率，这一结果凸显了超大模型在复杂符号推理方面的瓶颈，与之形成对比的是其在HellaSwag的84.7%归一化准确率和MMLU多学科90%以上的优异表现，反映出当前研究正从单纯扩大参数规模转向提升推理深度与知识泛化能力的平衡。该数据集的发布不仅为模型迭代提供了可复现的评估标准，更推动了业界对对话模型在事实准确性、逻辑一致性及多领域知识覆盖等核心能力的系统性审视。