open-llm-leaderboard-old/details_Aryanne__Westest-7B

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型Aryanne/Westest-7B进行评估时自动创建的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集从1次运行中创建，每次运行可以在每个配置中找到，分割以运行的时间戳命名。train分割始终指向最新结果。此外，results配置存储了所有运行的聚合结果，用于在Open LLM Leaderboard上计算和显示聚合指标。

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 Aryanne/Westest-7B 进行评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

数据集结构

• 配置数量：63个配置，每个配置对应一个评估任务。
• 运行次数：数据集来自1次运行。每个运行结果作为一个特定的分片存储在每个配置中，分片名称使用运行的时间戳。
• 最新结果："train" 分片始终指向最新的结果。
• 汇总结果：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 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_Aryanne__Westest-7B", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2024-02-01T21:38:37.177147 运行 的最新结果：

python { "all": { "acc": 0.6502517737747912, "acc_stderr": 0.032209239127293725, "acc_norm": 0.6496642643906977, "acc_norm_stderr": 0.032890187869919804, "mc1": 0.5324357405140759, "mc1_stderr": 0.017466632149577613, "mc2": 0.6672312243823757, "mc2_stderr": 0.015360712744265235 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.7013651877133106, "acc_stderr": 0.013374078615068742, "acc_norm": 0.7218430034129693, "acc_norm_stderr": 0.01309446991953881 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.7176857199761004, "acc_stderr": 0.004492055279407108, "acc_norm": 0.8851822346146186, "acc_norm_stderr": 0.003181503506054323 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.33, "acc_stderr": 0.04725815626252604, "acc_norm": 0.33, "acc_norm_stderr": 0.04725815626252604 }, # 其他任务的结果... }

配置详情

• harness_arc_challenge_25

  • 分片：2024_02_01T21_38_37.177147, latest
  • 路径：**/details_harness|arc:challenge|25_2024-02-01T21-38-37.177147.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分片：2024_02_01T21_38_37.177147, latest
  • 路径：**/details_harness|gsm8k|5_2024-02-01T21-38-37.177147.parquet

• harness_hellaswag_10

  • 分片：2024_02_01T21_38_37.177147, latest
  • 路径：**/details_harness|hellaswag|10_2024-02-01T21-38-37.177147.parquet

• harness_hendrycksTest_5

  • 分片：2024_02_01T21_38_37.177147, latest
  • 路径：多个路径，包括 **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2024-02-01T21-38-37.177147.parquet 等。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是Open LLM Leaderboard在评估Aryanne/Westest-7B模型时自动生成的副产品，其构建过程紧密围绕模型性能评测展开。数据集包含63个配置，每个配置对应一项被评估的任务，例如ARC挑战、HellaSwag、GSM8K及涵盖广泛学科领域的Hendrycks测试集。评估过程仅执行一次，该次运行的结果被记录为数据集中每个配置下的特定分割，分割的命名采用运行时间戳。一个名为“results”的额外配置用于存储所有任务的聚合结果，为排行榜上综合指标的呈现提供基础。数据集以Parquet格式存储，确保高效的数据存取。

特点

该数据集的核心特征在于其结构化与细粒度。63个配置精准映射至不同评测任务，使得研究者能够按需聚焦于特定能力维度的分析。每个配置下的分割设计巧妙，“latest”分割始终指向最新运行结果，便于追踪模型性能的迭代变化。聚合结果配置则提供了宏观视角，囊括了准确率及其标准误差等关键指标，覆盖从常识推理到专业学科知识的多元评估。这种多层级、多任务的设计，使其成为深入剖析模型在开放大语言模型排行榜上表现的宝贵资源。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过Hugging Face的datasets库便捷加载。例如，调用`load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Aryanne__Westest-7B", "harness_winogrande_5", split="train")`即可获取Winogrande任务的详细评估结果。通过指定不同的配置名称（如harness_arc_challenge_25）和分割（如时间戳命名的分割或latest），用户可以灵活访问特定任务或特定运行的数据。此外，加载“results”配置可直接获取所有任务的聚合指标，便于进行模型间的横向对比与综合分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自HuggingFace社区主导的Open LLM Leaderboard评测框架，由Clementine等人于2024年创建，旨在系统评估Aryanne/Westest-7B这一7B参数规模的大语言模型在多项自然语言理解与推理任务上的表现。随着大语言模型研究的迅猛发展，如何公正、可复现地衡量模型能力成为核心研究问题。该数据集通过整合ARC-Challenge、HellaSwag、GSM8K、TruthfulQA、Winogrande及涵盖57个学科的MMLU基准测试，构建了涵盖常识推理、数学求解、知识问答与对抗性检测的多维度评测体系。其影响力在于为社区提供了标准化评估流程，使得不同模型的横向对比成为可能，推动了开放、透明的模型性能比较生态的形成。

当前挑战

当前数据集面临的核心挑战在于评测维度的全面性与动态适配性。领域层面，大语言模型在复杂推理与多步数学问题（如GSM8K准确率仅65.7%）上仍显不足，且对抗性测试（TruthfulQA的MC1准确率仅53.2%）暴露出模型易受误导的脆弱性，揭示出通用智能与领域专精之间的鸿沟。构建过程中，数据集需应对评测任务持续扩展带来的数据一致性挑战——每次模型评估均需生成63个独立配置的Parquet文件，并维护时间戳分片以追踪历史结果，这要求自动化流水线具备高鲁棒性；同时，不同任务间评分标准的归一化与统计显著性（如标准差控制）也是确保结果可信度的技术难点。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与大型语言模型评估的学术疆域中，Open LLM Leaderboard 上的评估运行记录数据集扮演着不可或缺的标尺角色。该数据集通过对 Aryanne/Westest-7B 模型在涵盖常识推理、数学求解、多学科知识等数十项任务上的系统性评测，为研究者提供了一套标准化、可复现的模型性能度量框架。其经典使用场景在于，通过加载如 harness_arc_challenge_25 或 harness_gsm8k_5 等配置，科研人员能够精准定位模型在特定能力维度上的优劣，从而深入剖析模型架构与训练策略的效能边界。这种细粒度的任务级评估，不仅促进了模型间的横向对比，更推动了评估范式的科学化演进。

衍生相关工作

该数据集作为 Open LLM Leaderboard 生态的有机组成，催生了一系列衍生性的学术探索。研究者基于其标准化评估流程，开发了自动化模型检索引擎与性能预测工具；亦有工作利用该数据集中的多任务评分矩阵，构建模型能力的低维表征，从而揭示不同能力维度间的内在关联。更为深远的影响在于，该数据集所倡导的透明化、细粒度评估理念，已被后续涌现的 HELM、BigBench 等综合性评测框架所吸纳与拓展。这些工作共同编织了一张连接模型开发、能力诊断与社区共识的精密网络，持续推动着语言模型评估从经验主义向系统科学的跃迁。

数据集最近研究

最新研究方向

在大规模语言模型迅猛发展的当下，Open LLM Leaderboard 作为衡量模型综合能力的权威基准平台，其评估数据集的设计与演化正成为研究焦点。该数据集围绕 Aryanne/Westest-7B 模型的单次评估运行构建，涵盖 63 个任务配置，横跨 ARC-Challenge、HellaSwag、GSM8K 等推理与知识密集型基准，以及涵盖 57 个学科的 MMLU 测试集。当前前沿方向聚焦于利用此类细粒度评估结果，深入剖析模型在常识推理、数学解题与领域知识上的能力边界，并与模型微调策略、数据配比等热点议题联动，推动可复现的模型性能对比与透明化排名机制。该数据集的意义在于为社区提供了标准化评估框架，助力揭示模型短板并引导后续优化方向，对构建更可靠、更鲁棒的语言智能系统具有深远影响。