open-llm-leaderboard/details_dhmeltzer__llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged
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该数据集是在模型[dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged](https://huggingface.co/dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged)的评估运行期间自动创建的，并且该评估运行是在[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)上进行的。数据集由64个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从3次运行中创建的，每次运行都可以在每个配置的特定分割中找到，分割名称使用运行的时间戳命名。"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，并用于计算和显示[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)上的聚合指标。
本数据集系在模型[dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged](https://huggingface.co/dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged)的评估运行过程中自动生成，该评估运行依托于[Open LLM Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)平台开展。该数据集共包含64项配置，每项配置对应一项评估任务。数据集基于3次运行结果构建，每一次运行的结果均可在对应配置的特定数据拆分中获取，拆分名称以运行时的时间戳命名。其中，"train"拆分始终指向最新的评估结果。此外，数据集还设有名为"results"的配置项，用于存储所有运行的聚合结果，并用以计算与展示Open LLM Leaderboard平台上的聚合评估指标。
提供机构：
open-llm-leaderboard原始信息汇总
数据集概述
数据集来源
- 该数据集是在评估模型
dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged在 Open LLM Leaderboard 上的运行过程中自动创建的。
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。
- 数据集从 3 次运行中创建，每次运行可以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。
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 Open LLM Leaderboard 上的聚合指标。
数据加载示例
- 加载特定运行的详细信息示例： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_dhmeltzer__llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged", "harness_winogrande_5", split="train")
最新结果
- 最新结果来自 2023-10-26T03:13:00.871936 运行，包含以下指标： python { "all": { "em": 0.001572986577181208, "em_stderr": 0.0004058451132417744, "f1": 0.06281459731543623, "f1_stderr": 0.0014401527427077175, "acc": 0.3901322603943458, "acc_stderr": 0.009101657407871456 }, "harness|drop|3": { "em": 0.001572986577181208, "em_stderr": 0.0004058451132417744, "f1": 0.06281459731543623, "f1_stderr": 0.0014401527427077175 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.04624715693707354, "acc_stderr": 0.005784991662691866 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.734017363851618, "acc_stderr": 0.012418323153051046 } }
配置详情
- 数据集包含多个配置，每个配置对应不同的任务和运行时间戳。以下是部分配置示例：
harness_arc_challenge_25- 分割：2023_08_31T20_11_58.218501
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-08-31T20:11:58.218501.parquet - 分割：2023_09_05T11_01_05.889294
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-05T11:01:05.889294.parquet - 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-05T11:01:05.889294.parquet
harness_drop_3- 分割：2023_10_26T03_13_00.871936
- 路径：
**/details_harness|drop|3_2023-10-26T03-13-00.871936.parquet - 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|drop|3_2023-10-26T03-13-00.871936.parquet
harness_gsm8k_5- 分割：2023_10_26T03_13_00.871936
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-26T03-13-00.871936.parquet - 分割：latest
- 路径：
**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-26T03-13-00.871936.parquet
harness_hellaswag_10- 分割：2023_08_31T20_11_58.218501
- 路径：
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- 路径：
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- 路径：
**/details_harness|hellaswag|10_2023-09-05T11:01:05.889294.parquet
harness_hendrycksTest_5- 分割：2023_08_31T20_11_58.218501
- 路径：
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- 路径：
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搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在大型语言模型评估的生态系统中，Open LLM Leaderboard扮演着至关重要的角色，为模型性能的横向对比提供了标准化平台。该数据集正是为记录和复现模型dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged的评估过程而自动生成。其构建方式采用多任务配置架构，共包含64个独立配置，每个配置对应一项具体的评估任务。每次完整运行的结果被存储为独立的split，并以运行时间戳命名，而'train' split则始终指向最新一次的评估结果。此外，一个名为'results'的额外配置专门用于聚合所有运行的整体指标，这些聚合数据直接服务于Leaderboard上最终分数的计算与展示。
特点
该数据集最显著的特征在于其精细化的版本管理与多维度聚合能力。通过将每次评估运行的结果分离为独立split，研究者可以回溯不同时间点的模型表现，实现对性能变化轨迹的追踪。同时，'results'配置的存在使得宏观层面的跨任务综合评估成为可能，避免了单一任务视角的局限性。数据集覆盖了从常识推理（如Winogrande）到数学问题求解（如GSM8K）乃至精确信息抽取（如DROP）等广泛任务，提供了包括准确率、精确匹配和F1分数在内的多样化评价指标，全面反映了模型在语言理解、推理与生成方面的综合能力。
使用方法
研究人员可以通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集。具体而言，通过指定配置名称（如'harness_winogrande_5'）来选择特定任务，再通过split参数（如'train'）定位到最新评估结果或特定历史时间戳的运行数据。例如，使用load_dataset函数并传入数据集标识符、配置名与split名即可获取细粒度的任务评估详情。这种设计允许用户灵活地复现排行榜上的任何一项指标，或对特定任务在不同时间点的性能变化进行深入分析，为模型改进与基准测试的透明度提供了坚实的数据基础。
背景与挑战
背景概述
在大型语言模型（LLM）领域，评估模型的综合能力已成为推动技术进步的关键环节。该数据集由Hugging Face团队于2023年创建，依托其广受关注的Open LLM Leaderboard平台，旨在系统性地评测微调后的LLaMA-7B模型在多样化任务中的表现。核心研究问题在于量化监督微调（SFT）与低秩适配（LoRA）技术对模型泛化能力的影响，覆盖了从常识推理（如Winogrande）到数学求解（如GSM8K）及知识问答（如MMLU）等64个配置项。作为开源评测体系的重要组成部分，该数据集不仅为模型迭代提供了标准化基准，还通过公开的评测流程促进了社区对LLM能力的透明化理解，对后续研究具有显著的参考价值。
当前挑战
当前数据集面临的核心挑战在于评测任务的多样性覆盖与结果可复现性。领域层面，LLM需同时应对常识推理、数学计算及专业知识等异构任务，而微调模型常出现能力失衡，例如在Winogrande上达到73.4%的准确率，却在GSM8K上仅获4.6%，揭示出泛化瓶颈。构建过程中，数据集需整合来自多个时间戳的评测运行结果，并确保不同配置（如few-shot示例数）下的数据一致性，这对自动化流水线的鲁棒性提出严苛要求。此外，评测指标的统计误差（如准确率标准差达0.9%）暗示了采样偏差与模型输出不稳定性，亟需更精细的评估策略来提升信度。
常用场景
经典使用场景
在大型语言模型的蓬勃发展中，评估其综合能力成为推动技术进步的关键环节。该数据集专为Open LLM Leaderboard评测而生，涵盖了ARC挑战赛、HellaSwag、MMLU、GSM8K、WinoGrande及DROP等多元任务，构成了一套标准化的多维能力评估框架。研究者可利用此数据集对模型在常识推理、数学求解、文本理解及知识广度等维度进行系统性测评，其经典用法在于通过统一的评测配置和细粒度的结果记录，实现对模型性能的横向对比与纵向追踪。
衍生相关工作
该数据集衍生了一系列围绕模型评测与改进的经典工作。基于其提供的细粒度评测结果，研究者开发了多种模型性能诊断与增强方法，如针对低分任务的定向微调策略、基于评测反馈的提示优化技术，以及多任务联合训练的数据配比方案。这些工作不仅深化了对模型能力边界与内在缺陷的理解，还推动了诸如LoRA等高效微调方法在开源模型上的广泛应用，形成了从评测到改进的完整研究闭环。
数据集最近研究
最新研究方向
当前，大语言模型（LLM）的评估基准正朝着更全面、更细粒度的方向发展，以应对模型在推理、常识和数学等任务上的能力验证需求。该数据集源自Open LLM Leaderboard对dhmeltzer/llama-7b-SFT_ds_wiki65k_1024_r_64_alpha_16_merged模型的评测过程，记录了其在ARC、HellaSwag、MMLU、GSM8K、Winogrande及DROP等多项基准上的表现。这一研究方向紧密围绕模型微调后的泛化能力与鲁棒性评估，尤其关注低资源微调策略（如LoRA）对LLaMA-7B模型在学术与常识推理任务中的提升效果。该数据集为社区提供了可复现的评测流程与细粒度结果，推动了开源LLM评估标准的透明化与标准化，对后续模型优化与对比研究具有重要参考价值。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
