open-llm-leaderboard/details_KnutJaegersberg__RWKV-4-PilePlus-1B5-20230520-2942-486Gtokens-ctx4096

该数据集是在评估模型KnutJaegersberg/RWKV-4-PilePlus-1B5-20230520-2942-486Gtokens-ctx4096时自动生成的，主要用于Open LLM Leaderboard的评估任务。数据集包含3个配置，每个配置对应一个评估任务，并且数据集由2次运行生成，每次运行的结果以时间戳命名的split形式存储。此外，还有一个名为results的配置，用于存储所有运行的聚合结果。

This dataset was automatically generated during the evaluation of the model KnutJaegersberg/RWKV-4-PilePlus-1B5-20230520-2942-486Gtokens-ctx4096, and is primarily intended for evaluation tasks on the Open LLM Leaderboard. The dataset consists of 3 configurations, each corresponding to one evaluation task. The dataset is generated from 2 runs, and the results of each run are stored as splits named with timestamps. Additionally, there is a configuration named "results" that is used to store the aggregated results of all runs.

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

• 数据集名称: Evaluation run of KnutJaegersberg/RWKV-4-PilePlus-1B5-20230520-2942-486Gtokens-ctx4096
• 数据集来源: 该数据集是在模型 KnutJaegersberg/RWKV-4-PilePlus-1B5-20230520-2942-486Gtokens-ctx4096 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

数据集组成

• 配置数量: 3 个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 运行次数: 数据集从 2 次运行中创建。每个运行在每个配置中作为一个特定的分割存在，分割名称使用运行的时间戳。"train" 分割始终指向最新的结果。
• 额外配置: 一个名为 "results" 的额外配置存储所有运行的聚合结果，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_KnutJaegersberg__RWKV-4-PilePlus-1B5-20230520-2942-486Gtokens-ctx4096_public", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是来自 2023-11-07T01:08:34.943024 运行的最新结果：

python { "all": { "em": 0.0041946308724832215, "em_stderr": 0.0006618716168266773, "f1": 0.05325922818791949, "f1_stderr": 0.0013955852580394643, "acc": 0.26400947119179163, "acc_stderr": 0.007015202106702891 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0041946308724832215, "em_stderr": 0.0006618716168266773, "f1": 0.05325922818791949, "f1_stderr": 0.0013955852580394643 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.0, "acc_stderr": 0.0 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.5280189423835833, "acc_stderr": 0.014030404213405782 } }