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open-llm-leaderboard-old/details_togethercomputer__GPT-JT-6B-v1

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Hugging Face2023-09-22 更新2024-06-22 收录
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资源简介：
该数据集是在模型 togethercomputer/GPT-JT-6B-v1 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，每个配置对应一个特定的评估任务。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，使用运行的时间戳命名。train 拆分始终指向最新的结果。一个名为 results 的额外配置存储了所有运行的聚合结果，这些结果用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了一个示例，展示了如何使用 `datasets` 库中的 `load_dataset` 函数加载运行中的详细信息。

该数据集是在模型 togethercomputer/GPT-JT-6B-v1 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，每个配置对应一个特定的评估任务。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，使用运行的时间戳命名。train 拆分始终指向最新的结果。一个名为 results 的额外配置存储了所有运行的聚合结果，这些结果用于计算和显示 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。README 还提供了一个示例，展示了如何使用 `datasets` 库中的 `load_dataset` 函数加载运行中的详细信息。
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 togethercomputer/GPT-JT-6B-v1 的过程中自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard 上的评估。

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。
  • 数据集由 2 次运行创建，每次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。
  • 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 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_togethercomputer__GPT-JT-6B-v1", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是来自 2023-09-22T13:39:48.520000 运行的最新结果： python { "all": { "em": 0.00041946308724832214, "em_stderr": 0.00020969854707829363, "f1": 0.04423657718120805, "f1_stderr": 0.0011409456494249344, "acc": 0.3324266847298275, "acc_stderr": 0.00819810174632109 }, "harness|drop|3": { "em": 0.00041946308724832214, "em_stderr": 0.00020969854707829363, "f1": 0.04423657718120805, "f1_stderr": 0.0011409456494249344 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.012130401819560273, "acc_stderr": 0.0030152942428909413 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.6527229676400947, "acc_stderr": 0.013380909249751237 } }

配置详情

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  • harness_drop_3

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  • harness_gsm8k_5

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  • harness_hendrycksTest_college_computer_science_5

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  • harness_hendrycksTest_econometrics_5

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