open-llm-leaderboard-old/details_codellama__CodeLlama-7b-Instruct-hf
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资源简介：
该数据集是在模型 codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf 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，每个配置对应一个评估任务。它由 3 次运行生成，每次运行在每个配置中表示为特定的拆分。train 拆分始终指向最新结果。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 还提供了一个示例，展示如何使用 Python 中的 datasets 库加载运行中的详细信息。
该数据集是在模型 codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf 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，每个配置对应一个评估任务。它由 3 次运行生成，每次运行在每个配置中表示为特定的拆分。train 拆分始终指向最新结果。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 还提供了一个示例，展示如何使用 Python 中的 datasets 库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
该数据集是在对模型 codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf 进行评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。
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 3 次运行创建，每次运行可在每个配置中找到特定的分割，分割名称使用运行的时间戳。
- "train" 分割始终指向最新的结果。
- 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_codellama__CodeLlama-7b-Instruct-hf", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
以下是 2023-10-14T16:13:27.845445 运行的最新结果： python { "all": { "em": 0.0008389261744966443, "em_stderr": 0.00029649629898012493, "f1": 0.05166841442953039, "f1_stderr": 0.0012678878311342997, "acc": 0.36261266786861684, "acc_stderr": 0.010449619353516184 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0008389261744966443, "em_stderr": 0.00029649629898012493, "f1": 0.05166841442953039, "f1_stderr": 0.0012678878311342997 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.07960576194086429, "acc_stderr": 0.00745592433867628 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.6456195737963694, "acc_stderr": 0.013443314368356088 } }
配置详情
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