open-llm-leaderboard-old/details_TFLai__SpeechlessV1-Nova-13B

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型TFLai/SpeechlessV1-Nova-13B进行评估时自动创建的。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。此外，还有一个名为results的配置，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。

原始信息汇总

数据集概述

数据集创建背景

该数据集是在对模型 TFLai/SpeechlessV1-Nova-13B 进行评估运行期间自动创建的，评估结果展示在 Open LLM Leaderboard 上。

数据集结构

• 配置数量：64个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 运行次数：数据集从2次运行中创建。每个运行作为一个特定的分割存在于每个配置中，分割名称使用运行的时间戳。
• 训练分割："train" 分割始终指向最新的结果。
• 结果配置：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_TFLai__SpeechlessV1-Nova-13B", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-22T07:37:37.459766 运行 的最新结果： python { "all": { "em": 0.006396812080536913, "em_stderr": 0.0008164468837432435, "f1": 0.0904718959731546, "f1_stderr": 0.0018774631078676703, "acc": 0.41594466880448644, "acc_stderr": 0.00908410979036271 }, "harness|drop|3": { "em": 0.006396812080536913, "em_stderr": 0.0008164468837432435, "f1": 0.0904718959731546, "f1_stderr": 0.0018774631078676703 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.0576194086429113, "acc_stderr": 0.006418593319822863 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7742699289660616, "acc_stderr": 0.011749626260902554 } }

配置详情

以下是部分配置及其数据文件路径：

• config_name: harness_arc_challenge_25

  • split: 2023_09_05T14_12_12.910236
    • path: **/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
  • split: latest
    • path: **/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet

• config_name: harness_drop_3

  • split: 2023_10_22T07_37_37.459766
    • path: **/details_harness|drop|3_2023-10-22T07-37-37.459766.parquet
  • split: latest
    • path: **/details_harness|drop|3_2023-10-22T07-37-37.459766.parquet

• config_name: harness_gsm8k_5

  • split: 2023_10_22T07_37_37.459766
    • path: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-22T07-37-37.459766.parquet
  • split: latest
    • path: **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-22T07-37-37.459766.parquet

• config_name: harness_hellaswag_10

  • split: 2023_09_05T14_12_12.910236
    • path: **/details_harness|hellaswag|10_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
  • split: latest
    • path: **/details_harness|hellaswag|10_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet

• config_name: harness_hendrycksTest_5

  • split: 2023_09_05T14_12_12.910236
    • path:
      • **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-anatomy|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-astronomy|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-business_ethics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-clinical_knowledge|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_biology|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_chemistry|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_computer_science|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_mathematics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_medicine|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_physics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-computer_security|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-econometrics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-formal_logic|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-global_facts|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_biology|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_chemistry|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_computer_science|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_european_history|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_geography|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_government_and_politics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_macroeconomics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_mathematics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_microeconomics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_physics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_psychology|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_statistics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_us_history|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_world_history|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-human_aging|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-human_sexuality|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-international_law|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-jurisprudence|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-logical_fallacies|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-machine_learning|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-management|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-marketing|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-medical_genetics|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-miscellaneous|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-moral_disputes|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-moral_scenarios|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-nutrition|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-philosophy|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-prehistory|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-professional_accounting|5_2023-09-05T14:12:12.910236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-professional_law|

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评测领域，开放大语言模型排行榜（Open LLM Leaderboard）为模型性能的标准化评估提供了重要基准。该数据集是在对TFLai/SpeechlessV1-Nova-13B模型进行评测过程中自动生成的，其构建方式体现了自动化与结构化的特点。数据集包含64个配置，每个配置对应一个被评测的任务，任务涵盖ARC挑战、DROP、GSM8K、HellaSwag、MMLU及WinoGrande等多个维度。每个配置内设有以时间戳命名的数据分割，分别记录不同运行轮次的结果，其中'train'分割始终指向最新一次评测的数据。此外，数据集还设有'results'配置，用于聚合所有运行轮次的综合结果，为模型性能的汇总与展示提供支撑。

特点

该数据集的核心特征在于其精细化的任务划分与时间序列追踪能力。通过64个独立配置，每个任务（如ARC挑战、DROP等）的评测细节得以清晰分离，便于研究者针对特定能力进行深入分析。数据集记录了两次运行轮次的结果，以时间戳作为分割标识，不仅保留了历史评测轨迹，还通过'train'分割自动更新至最新结果，实现了动态追踪。'results'配置进一步聚合了所有任务的评估指标，如准确率、F1分数及其标准误差，为模型整体性能的量化比较提供了简洁而全面的视图。这种设计兼顾了微观任务分析与宏观性能总结的双重需求。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集。例如，使用load_dataset函数指定数据集名称与目标配置（如'harness_winogrande_5'），并选择分割（如'train'），即可获取特定任务的最新评测详情。加载后的数据以parquet格式存储，包含模型在各任务上的详细得分。对于需要分析历史运行结果的场景，可通过选择对应时间戳的分割来访问过往数据。这种灵活的数据访问机制，使得研究者能够轻松复现评测、追踪模型进化，或对不同任务间的性能进行对比分析，从而深化对模型能力的理解。

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，如何系统性地评估其多维度能力成为关键挑战。Open LLM Leaderboard应运而生，由HuggingFace团队于2023年创建，旨在为社区提供一个标准化、透明化的模型性能评测平台。该数据集记录了TFLai/SpeechlessV1-Nova-13B模型的详细评估结果，涵盖ARC挑战、DROP、GSM8K、HellaSwag及MMLU等多项基准测试，涉及常识推理、数学求解、阅读理解与广泛知识问答等核心任务。通过64个配置项与多次运行记录，该数据集不仅反映了模型在特定任务上的表现，更推动了LLM评测从单一指标向多任务、多维度综合评估的范式转变，对模型选型与改进具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所记录的评测过程面临多重挑战。首先，在领域问题层面，LLM需同时应对如GSM8K中的数学推理、DROP中的文本理解及MMLU中的跨学科知识问答等异构任务，模型需具备强大的泛化能力与知识迁移能力，这对单一架构构成严峻考验。其次，在数据集构建过程中，如何确保评测任务覆盖全面且公平，避免任务选择偏差，以及如何统一不同任务间的评测标准与指标（如准确率、F1分数），成为技术难点。此外，多次运行结果的管理与版本控制，以及模型在不同时间点评估的稳定性，亦对数据集的可靠性与可复现性提出高要求。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型的评估体系中，该数据集承载着对模型进行多维度性能测试的重任。通过集成诸如ARC挑战赛、DROP推理、GSM8K数学问题及HellaSwag常识推理等经典基准任务，它能够系统性地衡量模型在知识理解、逻辑推理与数学计算等方面的综合能力。研究人员常利用其标准化的评估流程，对模型进行公平且可复现的横向对比，从而精准定位模型在特定任务上的优势与不足。

解决学术问题

该数据集有效解决了大语言模型评估中缺乏统一、透明且细粒度评测标准的问题。它通过记录每一次评估运行的详尽结果，为学术界提供了分析模型行为差异的可靠依据。借助其结构化数据，研究者可以深入探究模型在不同难度层次和知识领域的表现，进而揭示模型在推理一致性、知识广度及计算准确性等方面的内在机理，对推动模型可解释性研究具有深远意义。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列关于模型评估方法与性能分析的开创性工作。例如，研究者基于其提供的细粒度结果，提出了针对模型在长尾分布任务上表现差异的归因分析方法；同时，其结构化数据格式也启发了自动化评估管道的构建，使得模型迭代过程中的性能追踪更加高效。这些工作不仅深化了对模型能力的理解，也为后续评估基准的标准化建设奠定了坚实基础。