open-llm-leaderboard-old/details_Kukedlc__NeuralKrishnaMath-7B-slerp

该数据集是在评估模型Kukedlc/NeuralKrishnaMath-7B-slerp时自动生成的，包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。数据集由1次运行生成，每次运行的结果存储为特定的split，split的名称使用运行的时间戳。train split始终指向最新的结果。此外，数据集还包含一个名为results的配置，用于存储所有运行的聚合结果，并用于计算和展示在Open LLM Leaderboard上的聚合指标。

原始信息汇总

数据集概述

该数据集是在评估模型Kukedlc/NeuralKrishnaMath-7B-slerp在Open LLM Leaderboard上的自动创建的。数据集包含63个配置，每个配置对应一个评估任务。

数据集结构

• 配置数量：63个配置
• 数据来源：1次运行（run），每个运行可以在每个配置中找到特定的分割（split），分割名称使用运行的时间戳。
• 最新结果："train"分割始终指向最新结果。
• 结果汇总：一个额外的配置"results"存储所有运行的汇总结果，用于计算和显示在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_Kukedlc__NeuralKrishnaMath-7B-slerp", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是2024-03-14T18:36:31.725444运行的最新结果：

python { "all": { "acc": 0.6530863656488741, "acc_stderr": 0.03199509427615862, "acc_norm": 0.6522597708843106, "acc_norm_stderr": 0.03266690474604652, "mc1": 0.6046511627906976, "mc1_stderr": 0.017115815632418208, "mc2": 0.7551767899127102, "mc2_stderr": 0.01412571258673386 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.7039249146757679, "acc_stderr": 0.01334091608524626, "acc_norm": 0.7329351535836177, "acc_norm_stderr": 0.012928933196496363 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.7149970125473013, "acc_stderr": 0.00450493299973641, "acc_norm": 0.8891655048795061, "acc_norm_stderr": 0.0031328549889236583 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.34, "acc_stderr": 0.04760952285695235, "acc_norm": 0.34, "acc_norm_stderr": 0.04760952285695235 }, "harness|hendrycksTest-anatomy|5": { "acc": 0.6592592592592592, "acc_stderr": 0.040943762699967926, "acc_norm": 0.6592592592592592, "acc_norm_stderr": 0.040943762699967926 }, "harness|hendrycksTest-astronomy|5": { "acc": 0.7105263157894737, "acc_stderr": 0.03690677986137283, "acc_norm": 0.7105263157894737, "acc_norm_stderr": 0.03690677986137283 }, "harness|hendrycksTest-business_ethics|5": { "acc": 0.64, "acc_stderr": 0.04824181513244218, "acc_norm": 0.64, "acc_norm_stderr": 0.04824181513244218 }, "harness|hendrycksTest-clinical_knowledge|5": { "acc": 0.6981132075471698, "acc_stderr": 0.02825420034443866, "acc_norm": 0.6981132075471698, "acc_norm_stderr": 0.02825420034443866 }, "harness|hendrycksTest-college_biology|5": { "acc": 0.7708333333333334, "acc_stderr": 0.03514697467862388, "acc_norm": 0.7708333333333334, "acc_norm_stderr": 0.03514697467862388 }, "harness|hendrycksTest-college_chemistry|5": { "acc": 0.49, "acc_stderr": 0.05024183937956911, "acc_norm": 0.49, "acc_norm_stderr": 0.05024183937956911 }, "harness|hendrycksTest-college_computer_science|5": { "acc": 0.55, "acc_stderr": 0.05, "acc_norm": 0.55, "acc_norm_stderr": 0.05 }, "harness|hendrycksTest-college_mathematics|5": { "acc": 0.31, "acc_stderr": 0.04648231987117316, "acc_norm": 0.31, "acc_norm_stderr": 0.04648231987117316 }, "harness|hendrycksTest-college_medicine|5": { "acc": 0.6647398843930635, "acc_stderr": 0.03599586301247077, "acc_norm": 0.6647398843930635, "acc_norm_stderr": 0.03599586301247077 }, "harness|hendrycksTest-college_physics|5": { "acc": 0.3627450980392157, "acc_stderr": 0.047840607041056527, "acc_norm": 0.3627450980392157, "acc_norm_stderr": 0.047840607041056527 }, "harness|hendrycksTest-computer_security|5": { "acc": 0.77, "acc_stderr": 0.04229525846816506, "acc_norm": 0.77, "acc_norm_stderr": 0.04229525846816506 }, "harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5": { "acc": 0.574468085106383, "acc_stderr": 0.03232146916224468, "acc_norm": 0.574468085106383, "acc_norm_stderr": 0.03232146916224468 }, "harness|hendrycksTest-econometrics|5": { "acc": 0.4649122807017544, "acc_stderr": 0.04692008381368909, "acc_norm": 0.4649122807017544, "acc_norm_stderr": 0.04692008381368909 }, "harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5": { "acc": 0.5517241379310345, "acc_stderr": 0.04144311810878152, "acc_norm": 0.5517241379310345, "acc_norm_stderr": 0.04144311810878152 }, "harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5": { "acc": 0.3994708994708995, "acc_stderr": 0.02522545028406788, "acc_norm": 0.3994708994708995, "acc_norm_stderr": 0.02522545028406788 }, "harness|hendrycksTest-formal_logic|5": { "acc": 0.48412698412698413, "acc_stderr": 0.04469881854072606, "acc_norm": 0.48412698412698413, "acc_norm_stderr": 0.04469881854072606 }, "harness|hendrycksTest-global_facts|5": { "acc": 0.31, "acc_stderr": 0.04648231987117316, "acc_norm": 0.31, "acc_norm_stderr": 0.04648231987117316 }, "harness|hendrycksTest-high_school_biology|5": { "acc": 0.7838709677419354, "acc_stderr": 0.02341529343356853, "acc_norm": 0.7838709677419354, "acc_norm_stderr": 0.02341529343356853 }, "harness|hendrycksTest-high_school_chemistry|5": { "acc": 0.5221674876847291, "acc_stderr": 0.03514528562175007, "acc_norm": 0.5221674876847291, "acc_norm_stderr": 0.03514528562175007 }, "harness|hendrycksTest-high_school_computer_science|5": { "acc": 0.71, "acc_stderr": 0.045604802157206845, "acc_norm": 0.71, "acc_norm_stderr": 0.045604802157206845 }, "harness|hendrycksTest-high_school_european_history|5": { "acc": 0.7575757575757576, "acc_stderr": 0.03346409881055953, "acc_norm": 0.7575757575757576, "acc_norm_stderr": 0.03346409881055953 }, "harness|hendrycksTest-high_school_geography|5": { "acc": 0.7929292929292929, "acc_stderr": 0.028869778460267042, "acc_norm": 0.7929292929292929, "acc_norm_stderr": 0.028869778460267042 }, "harness|hendrycksTest-high_school_government_and_politics|5": { "acc": 0.9067357512953368, "acc_stderr": 0.02098685459328973, "acc_norm": 0.9067357512953368, "acc_norm_stderr": 0.02098685459328973 }, "harness|hendrycksTest-high_school_macroeconomics|5": { "acc": 0.6641025641025641, "acc_stderr": 0.023946724741563976, "acc_norm": 0.6641025641025641, "acc_norm_stderr": 0.023946724741563976 }, "harness|hendrycksTest-high_school_mathematics|5": { "acc": 0.3148148148148148, "acc_stderr": 0.02831753349606649, "acc_norm": 0.3148148148148148, "acc_norm_stderr": 0.0283175334960664

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是Open LLM Leaderboard在对Kukedlc/NeuralKrishnaMath-7B-slerp模型进行自动化评估过程中自动生成的产物。其构建过程围绕63个评估任务配置展开，每个配置对应一项被评估的任务，涵盖了从常识推理到数学求解的多样化挑战。数据集源自单次运行，该次运行的时间戳被用作每个配置中的特定分割标识，而名为“train”的分割则始终指向最新的评估结果。此外，一个名为“results”的独立配置负责存储所有运行的聚合结果，这些结果被用于计算并展示排行榜上的综合指标。数据文件采用Parquet格式存储，确保了高效的数据存取与处理能力。

特点

该数据集的核心特点在于其结构化与时效性。它通过63个独立配置精细划分了不同评估任务，每个配置都包含基于时间戳的分割，使得用户能够追溯特定时刻的评估细节。这种设计不仅便于对比不同时间点的模型表现，还通过“train”分割自动指向最新结果，简化了数据获取流程。数据集中存储了包括准确率、标准差在内的多维评估指标，以及针对不同任务（如ARC挑战、HellaSwag、GSM8K等）的详细结果，为模型性能的深度分析提供了丰富素材。其自动生成与更新机制，确保了数据与排行榜的同步性，体现了高效的数据管理理念。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载。具体而言，调用load_dataset函数并指定数据集名称及目标配置（如“harness_winogrande_5”），即可获取对应任务的评估数据。通过选择分割（如“train”或时间戳命名的分割），用户能够访问最新或特定历史时刻的结果。对于需要聚合分析的场景，可直接加载“results”配置，获取所有任务的综合指标。数据以Parquet格式存储，支持高效读取，适用于后续的模型性能对比、趋势分析或可视化展示，为语言模型评估研究提供了标准化且易于复现的数据基础。

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迅猛发展，如何公正、全面地评估模型性能成为学术界与工业界共同关注的核心议题。Open LLM Leaderboard由Hugging Face团队于2023年发起，旨在通过标准化基准测试，为全球研究者提供模型性能的透明对比平台。该数据集记录了模型Kukedlc/NeuralKrishnaMath-7B-slerp在2024年3月14日的单次评估结果，涵盖63个任务配置，包括推理、常识问答、数学求解及多学科知识测试（如ARC-Challenge、HellaSwag、GSM8K及MMLU子集）。其核心研究问题在于探索7B参数级别模型在多样化任务中的泛化能力与局限性，为后续模型优化与基准演进提供实证基础。该数据集作为Leaderboard生态的关键组成部分，推动了LLM评估范式的规范化与可复现性，对模型选型与学术比较具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，大语言模型的性能评估长期缺乏统一、细粒度的评测体系，导致不同模型间的比较难以标准化。具体而言，模型需在63个异构任务中展现均衡能力，涵盖从常识推理（如Winogrande准确率84.9%）到数学求解（GSM8K准确率70.9%）的广泛跨度，这暴露出模型在抽象代数（34%）、大学数学（31%）等专业领域仍存在显著短板，凸显了通用模型在深度知识推理上的脆弱性。构建过程中，数据集面临两大挑战：一是任务配置的复杂性，需将不同来源的基准（如HendrycksTest的57个学科子集）统一为可并行处理的格式；二是结果聚合的时序管理，需通过时间戳标记每次运行，确保最新结果与历史版本的可追溯性，这对数据存储与版本控制提出了严格的技术要求。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型（LLM）的评估体系中，该数据集作为Open LLM Leaderboard的标准化评测工具，被广泛用于衡量模型在多种自然语言理解与生成任务上的综合表现。其核心应用在于对模型进行多维度、细粒度的能力评估，涵盖常识推理（如HellaSwag、ARC-Challenge）、数学推理（GSM8K）、知识问答（MMLU的57个学科子集）以及语言歧义消解（Winogrande）等经典场景。研究者通过加载该数据集中的特定配置（如harness_arc_challenge_25或harness_gsm8k_5），能够便捷地复现评测流程，并基于统一的指标（如准确率、标准化准确率）对模型性能进行横向对比。这一标准化流程不仅降低了评估误差，还为模型迭代提供了可量化的改进方向。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界已衍生出多项具有影响力的经典工作。一方面，研究者利用其标准化评测流程构建了模型能力排行榜（如Open LLM Leaderboard），推动了模型间的公平竞技与性能透明化，催生了诸如“模型能力退化诊断”和“任务间知识迁移分析”等研究方向。另一方面，该数据集的细粒度结果被广泛用于分析模型在不同难度层级或知识领域上的表现差异，进而衍生出“认知负荷理论指导的模型训练策略”以及“基于混淆矩阵的领域特异性数据增强方法”等创新工作。此外，部分工作还通过对比模型在该数据集上的历史版本结果，系统性地研究了训练数据规模、模型架构变化与能力演化之间的内在关联。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，大语言模型评估领域正聚焦于构建标准化、多维度的评测体系，以全面衡量模型在复杂推理、知识掌握与鲁棒性上的表现。Open LLM Leaderboard作为业界标杆，通过集成ARC、HellaSwag、GSM8K及涵盖57个学科的MMLU等基准，推动了对模型能力的精细化剖析。NeuralKrishnaMath-7B-slerp的评测数据集中，模型在HellaSwag上展现出的高归一化准确率（88.9%）与在Winogrande上的优异常识推理得分（84.9%），印证了参数高效微调与模型融合技术在提升语义理解上的前沿突破。然而，其在大学数学（31%）与抽象代数（34%）等专业领域的表现仍显薄弱，揭示了当前模型在形式化数学推理与深层知识迁移上的瓶颈。这一研究趋势不仅为模型迭代提供了关键参照，更促使学界重新审视训练数据分布与评测任务对齐的重要性，从而推动大语言模型向更可靠、更通用的智能体演进。