open-llm-leaderboard/details_DrNicefellow__Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型DrNicefellow/Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1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，运行的时间戳作为分割名称。train分割始终指向最新的结果。此外，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。该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型DrNicefellow/Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1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，运行的时间戳作为分割名称。train分割始终指向最新的结果。此外，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

数据集名称: Evaluation run of DrNicefellow/Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1

创建目的: 该数据集是自动创建的，用于评估模型DrNicefellow/Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1在Open LLM Leaderboard上的性能。

数据集构成:

• 配置数量: 63个
• 每个配置对应任务: 每个配置对应一个评估任务
• 数据集创建自: 1次运行
• 数据集分割: 每个运行作为一个特定的分割，分割名称使用运行的时间戳命名。"train"分割指向最新结果。
• 额外配置: "results"配置存储所有运行的聚合结果，用于计算和显示聚合指标。

数据集加载示例

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_DrNicefellow__Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

最新结果包括多个任务的评估指标，如准确率(acc)、标准误差(acc_stderr)等，具体数值请参考README文件中的详细数据。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大语言模型评测领域，对模型性能进行系统化、标准化的评估至关重要。该数据集是在Open LLM Leaderboard评测框架下，针对模型DrNicefellow/Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1的一次完整评估运行中自动生成的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一项具体的评测任务，涵盖ARC挑战赛、HellaSwag、GSM8K、WinoGrande、TruthfulQA以及涵盖57个学科的MMLU基准测试等。所有数据均来源于同一轮运行，每次运行的评测结果以时间戳命名，存储为独立的子集，而'train'子集则始终指向最新一次运行的结果。此外，数据集内设有一个名为'results'的独立配置，用于聚合存储该次运行的全部汇总指标，为排行榜上综合得分的计算与展示提供数据基础。

特点

该数据集最显著的特征在于其结构化的多任务组织方式与版本化追踪能力。63个配置分别对应不同的评测基准，每个配置下均包含按时间戳区分的运行记录，使得研究者能够追溯模型在特定时间点的详细表现，而'train'子集自动指向最新结果的设计则简化了持续跟踪的流程。数据集不仅存储了各任务的原始评估细节（如每个样本的预测与标签），还通过'results'配置提供了经过聚合的宏观指标，例如准确率及其标准误、归一化准确率等，从而支持从微观到宏观的多层次分析。这种设计兼顾了细粒度调试与宏观性能对比的双重需求，为模型迭代与优化提供了丰富的数据支撑。

使用方法

使用该数据集进行模型性能分析时，研究者可借助HuggingFace的datasets库便捷地加载所需数据。例如，通过指定数据集名称和配置名称（如'harness_winogrande_5'），并选择子集（如'train'），即可获取对应任务的详细评测结果。加载后的数据包含模型在各项指标上的具体数值，可用于复现排行榜得分、分析模型在不同任务上的优劣，或对比不同运行版本之间的性能变化。对于希望深度挖掘模型行为的用户，还可以遍历63个配置，系统性地整合所有任务的评测数据，从而构建对模型能力的全面认知图谱。

背景与挑战

背景概述

随着大规模语言模型（LLM）在自然语言处理领域的广泛应用，如何系统性地评估其性能已成为学界与工业界共同关注的核心议题。在此背景下，Hugging Face团队于2023年发起了Open LLM Leaderboard项目，旨在通过标准化评测框架为社区提供透明、可复现的模型比较基准。该数据集作为Leaderboard的衍生产物，由Clémentine Fourrier（[e-mail]）主导创建，专门记录DrNicefellow团队于2024年4月提交的Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1模型的评测结果。数据集覆盖63个评测任务配置，涵盖ARC挑战赛、HellaSwag、MMLU（57个学科子集）、TruthfulQA、WinoGrande及GSM8K等经典基准，其设计初衷在于为研究者提供细粒度的模型能力分析工具。该数据集不仅支撑了Leaderboard的实时排名更新，更通过标准化接口推动了LLM评估方法的演进，成为衡量模型推理、常识与数学能力的重要参考。

当前挑战

该数据集所反映的核心挑战在于多维度能力评估的复杂性与模型表现的局限性。在领域问题层面，Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1在GSM8K数学推理任务中准确率为零，凸显了当前LLM在符号推理与多步计算方面的根本性短板；同时其在MMLU的57个学科中平均准确率仅约23.7%，暴露出模型在专业医学、法学等知识密集型领域的泛化不足。构建过程中，数据集面临三大技术挑战：一是异构任务格式的统一，需将ARC的选择题、HellaSwag的完形填空、TruthfulQA的真值判断等不同范式映射为可比较的评估分数；二是统计显著性的保证，63个任务中多数仅提供5-shot样本，导致如形式逻辑（16.7%）等低分任务的置信区间过宽；三是结果可复现性的维护，由于模型权重未公开且每次评测的随机种子不同，社区难以独立验证如WinoGrande上50.04%的偶然性表现是否稳定。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型（LLM）迅猛发展的时代背景下，如何系统性地评估模型的综合能力成为学界与工业界共同关注的核心议题。该数据集作为Open LLM Leaderboard评估流程的产物，其经典使用场景在于为诸如DrNicefellow/Mistral-1-from-Mixtral-8x7B-v0.1这样的模型提供标准化的多任务评测框架。研究者通过加载涵盖常识推理（如HellaSwag、Winogrande）、数学求解（GSM8K）、知识问答（ARC-Challenge）以及涵盖57个学科的专业知识基准（MMLU）等63个配置项，能够精细地剖析模型在不同认知维度上的表现，从而量化其推理、记忆与泛化能力。

解决学术问题

该数据集精准回应了当前大模型研究中一个棘手的学术难题：如何构建一个透明、可复现且多维度的模型性能度量体系。传统上，模型评估常因任务单一、评价标准不统一而陷入碎片化困境，导致不同研究成果难以横向对比。此数据集通过整合来自多个权威基准的细粒度评测结果（包括准确率及其标准误差），为学术界提供了统一的比较基线。它有效消解了因评估环境差异带来的偏差，使研究者能够客观审视模型在零样本或少样本设定下的真实能力，进而推动了对模型知识边界与推理机制的深入理解。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列影响深远的经典工作，其中最具代表性的当属Open LLM Leaderboard本身所催生的模型竞技生态。众多研究团队基于此数据集发布模型性能排名，如Hugging Face社区中涌现的各类微调模型（如基于Mixtral 8x7B的蒸馏变体）均以此为标杆进行效果宣称。此外，该数据集的结构化格式激发了关于评估数据标准化的工作，例如后续研究者开发了自动化工具来解析其Parquet文件，并构建了可视化仪表盘以动态展示模型能力图谱。这些衍生工作共同推动了LLM评估从定性描述向定量分析的范式转变。