open-llm-leaderboard-old/details_NLUHOPOE__test-case-0

该数据集是在评估模型NLUHOPOE/test-case-0时自动创建的，用于Open LLM Leaderboard的评估。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，每次运行的结果作为特定的分割存储在配置中，分割名称使用运行的时间戳。train分割始终指向最新的结果。此外，还有一个名为results的配置，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。

原始信息汇总

数据集概述

该数据集是在对模型 NLUHOPOE/test-case-0 进行评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

数据集组成

• 数据集包含 63 个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 数据集从 1 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。
• 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。

最新结果

以下是 2024-02-16T05:25:06.093843 运行的最新结果：

python { "all": { "acc": 0.5791278236658676, "acc_stderr": 0.033494817808173614, "acc_norm": 0.5837595891503912, "acc_norm_stderr": 0.03419368461778056, "mc1": 0.3268053855569155, "mc1_stderr": 0.01641987473113503, "mc2": 0.4880155663864428, "mc2_stderr": 0.015371746911854285 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.5349829351535836, "acc_stderr": 0.01457558392201967, "acc_norm": 0.5750853242320819, "acc_norm_stderr": 0.014445698968520769 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.5997809201354312, "acc_stderr": 0.004889413126208774, "acc_norm": 0.796355307707628, "acc_norm_stderr": 0.004018847286468061 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.31, "acc_stderr": 0.04648231987117316, "acc_norm": 0.31, "acc_norm_stderr": 0.04648231987117316 }, # 其他任务的结果... }

配置详情

• harness_arc_challenge_25

  • 分割：2024_02_16T05_25_06.093843, latest
  • 路径：**/details_harness|arc:challenge|25_2024-02-16T05-25-06.093843.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分割：2024_02_16T05_25_06.093843, latest
  • 路径：**/details_harness|gsm8k|5_2024-02-16T05-25-06.093843.parquet

• harness_hellaswag_10

  • 分割：2024_02_16T05_25_06.093843, latest
  • 路径：**/details_harness|hellaswag|10_2024-02-16T05-25-06.093843.parquet

• harness_hendrycksTest_5

  • 分割：2024_02_16T05_25_06.093843, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-02-16T05-25-06.093843.parquet 等

加载数据

可以使用以下代码加载特定运行的详细信息：

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_NLUHOPOE__test-case-0", "harness_winogrande_5", split="train")

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自Open LLM Leaderboard对模型NLUHOPOE/test-case-0的自动化评估流程。构建时，系统将模型在63个不同任务上的评测结果进行系统化整理，每个任务对应一个独立的配置项。数据集基于单次运行生成，每次运行的结果被保存为对应配置下的特定数据分割，分割名称采用时间戳进行标识。此外，数据集还包含一个名为"results"的独立配置，用于存储所有任务的聚合指标，这些聚合数据直接服务于排行榜上综合评分的计算与展示。

特点

数据集的核心特点在于其精细化的任务组织架构与时间维度的可追溯性。63个配置项完整覆盖了从常识推理到专业学科知识等多元化的评估维度，每个配置下的"latest"分割自动指向最新一次的评测结果，确保了数据的新鲜度与时效性。聚合配置"results"提供了全局视角下的性能概览，使得研究者能够便捷地获取模型在整体评估中的综合表现，实现了微观任务细节与宏观性能指标的统一。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库便捷地加载该数据集。具体而言，使用load_dataset函数并指定数据集名称及目标配置（如"harness_winogrande_5"），即可访问特定任务的评测细节。通过设置split参数为"train"，系统将自动返回该任务对应的最新评测结果。若需追溯历史评测数据，只需将split参数替换为对应运行的时间戳字符串，即可加载特定历史时刻的完整评测记录，满足不同时间粒度下的分析需求。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型（LLM）在自然语言处理领域的广泛应用，如何系统、公平地评估其性能成为研究焦点。Open LLM Leaderboard由Hugging Face团队于2023年发起，旨在为开源LLM提供标准化评测平台。该数据集记录了NLUHOPOE/test-case-0模型在2024年2月的评估运行详情，涵盖63个配置项，对应ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA、Winogrande和GSM8K等多项基准任务。这些任务分别考察模型的推理、常识、知识、诚实性、指代消解及数学能力。该数据集不仅为模型开发者提供了细粒度的性能反馈，还推动了LLM评估的透明化和可复现性，对社区理解模型能力边界具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，LLM评估面临任务多样性不足和指标单一化的挑战，传统评测往往聚焦于少数任务，难以全面反映模型在推理、知识、数学等多维度的真实水平。构建过程中遇到的挑战包括：1）需要整合来自不同基准（如MMLU的57个子任务）的异构数据格式，确保评估流程统一；2）每次运行产生63组配置，数据存储和版本管理复杂，需通过时间戳分割和结果聚合机制保证可追溯性；3）最新结果指向特定时间戳，但不同运行可能覆盖不同任务子集，导致结果对比时需谨慎处理缺失数据，避免偏差。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估的学术领域中，该数据集作为Open LLM Leaderboard的评估运行记录，承载了模型NLUHOPOE/test-case-0在63个任务配置上的详尽性能数据。其经典使用场景在于为研究者提供细粒度的模型能力剖析，涵盖ARC推理挑战、HellaSwag常识推理、MMLU多学科知识以及TruthfulQA真实性判别等基准测试。通过加载特定配置如harness_winogrande_5，学者能够精确复现某次评估的完整结果，从而深入分析模型在自然语言理解与生成任务上的表现优劣。

解决学术问题

该数据集的核心学术价值在于解决了大模型评估中结果可复现性与透明性不足的痛点。传统上，模型在各类基准上的得分往往以聚合指标呈现，难以追溯具体运行细节。此数据集通过结构化存储每次评估的原始日志与逐项得分，使研究者能够验证性能声明的真实性，并探究模型在不同难度、不同领域样本上的行为差异。其意义在于推动了评估标准的规范化，为对比不同模型架构或训练策略提供了可靠的数据基础，进而促进了语言模型研究的严谨性。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项推动评估方法论发展的经典工作。基于其结构化评估记录，研究者提出了多任务性能分析框架，用于量化模型在57个MMLU子领域上的知识覆盖广度与深度。此外，该数据集的运行日志启发了关于评估噪声与统计显著性的讨论，催生了基于自举法计算置信区间的标准实践。更进一步，围绕其存储的逐样本细节，社区开发了可视化仪表板，使非专业用户也能直观理解模型在特定任务上的失败模式，这些工作共同丰富了开放评估生态的内涵。