open-llm-leaderboard/details_OpenBuddy__openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k

该数据集是在OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k模型在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。它包含一次运行的结果，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train分割始终指向最新结果。一个额外的配置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中的datasets库加载运行细节的示例。该数据集是在OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k模型在Open LLM Leaderboard上的评估运行期间自动创建的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。它包含一次运行的结果，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train分割始终指向最新结果。一个额外的配置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中的datasets库加载运行细节的示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Evaluation run of OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k

数据集描述

• 该数据集是自动创建的，用于评估模型OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k在Open LLM Leaderboard上的表现。
• 数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 数据集由1次运行创建，每次运行都有特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
• 存在一个额外的配置“results”，存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。

数据集结构

• 配置数量: 63
• 数据来源: 1次运行
• 分割方式: 根据时间戳命名
• 特殊分割: “train”指向最新结果，“results”存储聚合结果

加载数据示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_OpenBuddy__openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

• 最新结果来自run 2024-04-08T08:49:53.141859。

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，根据不同的分割（如时间戳或“latest”）存储。

数据集使用

• 数据集可用于分析模型在不同任务上的表现，通过加载特定配置和分割的数据进行详细分析。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估的广阔领域中，Open LLM Leaderboard 作为一个权威的评测平台，为模型的性能量化提供了标准化基准。本数据集正是为评估 OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k 模型而自动生成的产物。其构建方式遵循了系统化的流程：数据集由 63 个独立配置组成，每个配置精确对应一项被评估的任务，全面覆盖了从常识推理到专业学科知识的多元维度。数据源自一次完整的评估运行，每一次运行的结果都被独立存储为一个特定的分割（split），并以运行的时间戳命名，确保了每次评估的版本可追溯性。最新的评估结果则统一归入“train”分割，方便用户快速获取最新数据。此外，数据集还设有一个名为“results”的附加配置，用于汇总所有运行的聚合指标，这些聚合结果正是 Leaderboard 展示最终评分的计算基础。

特点

该数据集最显著的特征在于其高度结构化的组织方式与精细化的粒度。它并非单一的评分表，而是将模型在 63 个不同任务上的详细表现拆解为独立的配置项，从 ARC 挑战赛、HellaSwag 到涵盖 57 个学科的 MMLU 基准测试，乃至 TruthfulQA 和 GSM8K 等，实现了对模型能力的多维度、深层次剖析。每个任务配置下的数据均包含原始准确率（acc）及其标准误差（acc_stderr），以及规范化准确率（acc_norm）等关键统计指标，为研究者提供了评估模型鲁棒性的丰富信息。时间戳分割的设计赋予了数据集动态演进的特性，能够记录模型在不同时间点的评估历史，而“latest”分割则始终指向最新一次运行的结果，兼顾了历史追溯与实时更新的双重需求。

使用方法

研究人员可通过 Hugging Face 的 datasets 库便捷地访问该数据集。加载时需指定具体的任务配置名称，例如 'harness_winogrande_5'，以获取模型在 Winogrande 任务上的细粒度表现。通过设置 split 参数为 'train'，即可直接加载最新一次的评估结果。若需回溯历史评估数据，则可将 split 参数替换为对应的时间戳字符串，如 '2024_04_08T08_49_53.141859'，从而获取特定运行时刻的完整评估记录。这种灵活的加载机制使得研究者能够轻松复现历史评估，或针对特定任务进行深入的比较分析，从而为模型的迭代优化提供坚实的数据支持。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）评测领域，如何系统化、标准化地衡量模型在多样化任务上的表现一直是核心研究问题。Open LLM Leaderboard由HuggingFace团队于2023年发起，旨在为开源社区提供透明、可复现的模型评估框架。该数据集正是针对OpenBuddy团队开发的openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k模型在Leaderboard上的评测结果而自动生成，记录了2024年4月8日一次完整运行中63个配置任务的详细分数，涵盖ARC挑战集、HellaSwag、GSM8K、MMLU及TruthfulQA等基准。其研究价值在于为比较不同LLM在推理、常识、数学、多领域知识及真实性上的综合能力提供了标准化数据，推动了开源模型性能的公开可验证性。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于LLM评测的碎片化与不可复现性——传统上，模型分数常因评估脚本、采样参数或数据集版本差异而难以横向比较。Open LLM Leaderboard通过固定任务配置（如few-shot样例数量）和统一评测工具（lm-evaluation-harness）来缓解此问题。构建过程中面临的挑战包括：1）需为每个模型运行维护63个独立任务配置的parquet文件，并确保时间戳分片与最新结果分片的一致性；2）评测结果中部分任务（如MMLU子领域）的标准误较大（如college_mathematics的acc_stderr达0.047），反映出小样本评估下模型性能的波动性，这对评测信噪比提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为Open LLM排行榜上对OpenBuddy/mistral2-7b-v20.3-32k模型评估的副产品，其核心用途在于系统性地记录和存储大语言模型在63项多样化任务上的细粒度评测结果。研究者和开发者可通过加载不同配置（如harness_arc_challenge_25、harness_gsm8k_5等）获取模型在常识推理、数学问题求解、科学知识问答及伦理判断等维度的表现数据，从而对模型能力进行全方位剖析。这一结构化评测数据为模型横向对比、性能追踪及弱点诊断提供了标准化基准，尤其适用于验证模型在零样本或少样本设定下的泛化能力。

实际应用

在实际应用中，该数据集为模型选型与部署决策提供了直接依据。企业或机构可依据特定任务（如GSM8K数学推理或ARC挑战性问答）的得分筛选最适配的模型版本，用于构建教育辅助系统、专业知识库问答机器人或自动化客服等落地场景。此外，数据集记录的逐次评测时间戳与结果快照，使得持续监控模型迭代过程中的性能波动成为可能，从而在模型更新时快速识别回归问题，保障生产环境中模型行为的稳定性与可靠性。

衍生相关工作

该数据集衍生出的经典工作主要围绕大语言模型评测基准的优化与扩展。例如，研究者基于其结构化结果开发了自动化性能分析工具，能够可视化模型在不同难度层级任务上的表现差异；同时，该数据集的细粒度评估模式启发了多任务联合训练策略的改进，催生了针对特定薄弱环节的定向微调方法。此外，通过对比不同模型在同一评测子集（如MMLU中的临床知识或法学）上的得分，衍生出了领域专用模型性能排行榜，进一步推动了开源社区在垂直领域模型蒸馏与知识增强方面的探索。