open-llm-leaderboard/details_Changgil__K2S3-Mistral-7b-v1.3
收藏Hugging Face2024-04-02 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
该数据集是在模型Changgil/K2S3-Mistral-7b-v1.3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还提供了如何使用Hugging Face datasets库加载数据集的示例。
该数据集是在模型Changgil/K2S3-Mistral-7b-v1.3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还提供了如何使用Hugging Face datasets库加载数据集的示例。
提供机构：
open-llm-leaderboard
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- pretty_name: Evaluation run of Changgil/K2S3-Mistral-7b-v1.3
数据集描述
- dataset_summary: 该数据集是自动创建的，用于评估模型Changgil/K2S3-Mistral-7b-v1.3在Open LLM Leaderboard上的表现。
数据集组成
- 数据结构: 由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。
- 创建来源: 数据集从1次运行中创建，每个运行作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
- 特殊配置: 包含一个名为"results"的额外配置，存储所有运行结果的聚合数据，用于计算和显示聚合指标。
数据集加载示例
python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Changgil__K2S3-Mistral-7b-v1.3", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 结果来源: 来自2024-04-02T18:29:16.852873的运行。
- 结果内容: 包含多个任务的评估结果，如准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等。
数据集配置详情
配置列表
- harness_arc_challenge_25
- harness_gsm8k_5
- harness_hellaswag_10
- harness_hendrycksTest_5
每个配置包含特定任务的数据文件，如时间戳分割和最新分割的数据路径。
