open-llm-leaderboard-old/details_Enno-Ai__vigogne2-enno-13b-sft-lora-4bit
收藏Hugging Face2023-10-23 更新2024-06-22 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 Enno-Ai/vigogne2-enno-13b-sft-lora-4bit 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，每个配置对应一个被评估的任务。数据集是从 2 次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的拆分，并以运行的时间戳命名。train 拆分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，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了一个如何使用 Python 中的 datasets 库加载运行细节的示例。
该数据集是在模型 Enno-Ai/vigogne2-enno-13b-sft-lora-4bit 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，每个配置对应一个被评估的任务。数据集是从 2 次运行中生成的，每次运行在每个配置中表示为特定的拆分，并以运行的时间戳命名。train 拆分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，用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了一个如何使用 Python 中的 datasets 库加载运行细节的示例。
提供机构：
open-llm-leaderboard-old
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Enno-Ai/vigogne2-enno-13b-sft-lora-4bit的过程中自动创建的，用于Open LLM Leaderboard。
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。
- 数据集从2次运行中创建，每次运行对应一个特定的时间戳分割。
- "train"分割始终指向最新的结果。
- 额外配置"results"存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。
数据加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Enno-Ai__vigogne2-enno-13b-sft-lora-4bit", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
以下是最新结果的摘要： python { "all": { "em": 0.38370385906040266, "em_stderr": 0.00498003573381493, "f1": 0.4364649748322163, "f1_stderr": 0.004838389403253292, "acc": 0.3855253166488449, "acc_stderr": 0.006453825756692964 }, "harness|drop|3": { "em": 0.38370385906040266, "em_stderr": 0.00498003573381493, "f1": 0.4364649748322163, "f1_stderr": 0.004838389403253292 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.001516300227445034, "acc_stderr": 0.0010717793485492625 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7695343330702447, "acc_stderr": 0.011835872164836666 } }
配置详情
以下是数据集的部分配置详情：
配置名称：harness_arc_challenge_25
- 分割：2023_09_12T14_53_48.356901
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet
- 路径：
配置名称：harness_drop_3
- 分割：2023_10_23T10_29_28.223248
- 路径：
**/details_harness|drop|3_2023-10-23T10-29-28.223248.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|drop|3_2023-10-23T10-29-28.223248.parquet
- 路径：
配置名称：harness_gsm8k_5
- 分割：2023_10_23T10_29_28.223248
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-23T10-29-28.223248.parquet
- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-23T10-29-28.223248.parquet
- 路径：
配置名称：harness_hellaswag_10
- 分割：2023_09_12T14_53_48.356901
- 路径：
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- 路径：
- 分割：latest
- 路径：
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- 路径：
配置名称：harness_hendrycksTest_5
- 分割：2023_09_12T14_53_48.356901
- 路径：
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**/details_harness|hendrycksTest-astronomy|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
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**/details_harness|hendrycksTest-high_school_microeconomics|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-high_school_physics|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
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**/details_harness|hendrycksTest-human_aging|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
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**/details_harness|hendrycksTest-jurisprudence|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-logical_fallacies|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-machine_learning|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
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**/details_harness|hendrycksTest-miscellaneous|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-moral_disputes|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
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**/details_harness|hendrycksTest-nutrition|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-philosophy|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：
**/details_harness|hendrycksTest-prehistory|5_2023-09-12T14-53-48.356901.parquet - 路径：`**/details_harness|hendry
- 路径：
