five

open-llm-leaderboard-old/details_Obrolin__Kesehatan-7B-v0.1

收藏
Hugging Face2024-02-03 更新2024-06-22 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/open-llm-leaderboard-old/details_Obrolin__Kesehatan-7B-v0.1
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型Obrolin/Kesehatan-7B-v0.1进行评估时自动创建的。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,每次运行在每个配置中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。额外的配置results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Python代码加载运行中的详细信息的示例,并列出了特定运行的最新结果。

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型Obrolin/Kesehatan-7B-v0.1进行评估时自动创建的。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,每次运行在每个配置中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。额外的配置results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Python代码加载运行中的详细信息的示例,并列出了特定运行的最新结果。
提供机构:
open-llm-leaderboard-old
原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

  • 名称: Evaluation run of Obrolin/Kesehatan-7B-v0.1
  • 来源: 自动创建于模型 Obrolin/Kesehatan-7B-v0.1Open LLM Leaderboard 的评估运行。
  • 配置数量: 63
  • 创建次数: 1
  • 最新结果: 来自2024-02-03T22:00:30.966054的运行结果

数据集结构

  • 配置: 每个配置对应一个评估任务。
  • 分割: 每个运行结果作为一个特定的分割存储,分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新结果。
  • 结果配置: "results" 配置存储所有运行的聚合结果,用于计算和显示聚合指标。

加载数据示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Obrolin__Kesehatan-7B-v0.1", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果示例

python { "all": { "acc": 0.5977471674915434, "acc_stderr": 0.03354675339314637, "acc_norm": 0.6033162868765426, "acc_norm_stderr": 0.03424412262997995, "mc1": 0.35128518971848227, "mc1_stderr": 0.016711358163544403, "mc2": 0.5067930984526436, "mc2_stderr": 0.015515560312684274 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.5819112627986348, "acc_stderr": 0.014413988396996081, "acc_norm": 0.6032423208191127, "acc_norm_stderr": 0.014296513020180635 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.6266679944234216, "acc_stderr": 0.004827006520802886, "acc_norm": 0.8254331806413066, "acc_norm_stderr": 0.0037882037293466985 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.34, "acc_stderr": 0.04760952285695235, "acc_norm": 0.34, "acc_norm_stderr": 0.04760952285695235 }, # 其他任务的结果... }

配置详情

  • harness_arc_challenge_25

    • 分割: 2024_02_03T22_00_30.966054, latest
    • 路径: **/details_harness|arc:challenge|25_2024-02-03T22-00-30.966054.parquet
  • harness_gsm8k_5

    • 分割: 2024_02_03T22_00_30.966054, latest
    • 路径: **/details_harness|gsm8k|5_2024-02-03T22-00-30.966054.parquet
  • harness_hellaswag_10

    • 分割: 2024_02_03T22_00_30.966054, latest
    • 路径: **/details_harness|hellaswag|10_2024-02-03T22-00-30.966054.parquet
  • harness_hendrycksTest_5

    • 分割: 2024_02_03T22_00_30.966054, latest
    • 路径: 多个路径,包括 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-02-03T22-00-30.966054.parquet 等
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作