open-llm-leaderboard-old/details_Open-Orca__LlongOrca-7B-16k

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对Open-Orca/LlongOrca-7B-16k模型进行评估时自动创建的。数据集由3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分割始终指向最新结果。此外，results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上的聚合指标。

This dataset was automatically created during the evaluation of the Open-Orca/LlongOrca-7B-16k model on the Open LLM Leaderboard. It comprises 3 configurations, each corresponding to a specific evaluation task. The dataset is generated from a single evaluation run, where each configuration includes dedicated splits named with the timestamp of the run. The "train" split always points to the most recent evaluation results. Additionally, the "results" configuration stores the aggregated results across all runs, and is used to compute and display the aggregate metrics on the Open LLM Leaderboard.

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of Open-Orca/LlongOrca-7B-16k

数据集描述

数据集概述

该数据集是在模型 Open-Orca/LlongOrca-7B-16k 的评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

数据集由3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特定的拆分，拆分名称使用运行的时间戳。"train" 拆分始终指向最新的结果。

还有一个额外的配置 "results"，存储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）。

要加载运行的详细信息，可以执行以下操作： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_Open-Orca__LlongOrca-7B-16k", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-18T04:31:23.491817 运行的最新结果（注意，如果连续评估没有覆盖相同的任务，仓库中可能会有其他任务的结果。您可以在每个评估的 "results" 和 "latest" 拆分中找到每个任务的结果）：

python { "all": { "em": 0.016988255033557047, "em_stderr": 0.0013234068882109723, "f1": 0.08061136744966452, "f1_stderr": 0.001896831507875326, "acc": 0.4100619744335266, "acc_stderr": 0.009753220057431532 }, "harness|drop|3": { "em": 0.016988255033557047, "em_stderr": 0.0013234068882109723, "f1": 0.08061136744966452, "f1_stderr": 0.001896831507875326 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.07505686125852919, "acc_stderr": 0.007257633145486642 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.745067087608524, "acc_stderr": 0.012248806969376422 } }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型的评估体系中，Open LLM Leaderboard为模型性能的量化分析提供了标准化平台。该数据集正是针对Open-Orca/LlongOrca-7B-16k模型在Leaderboard上的评估过程而自动生成的。其构建基于单一运行批次，涵盖了三个核心评测任务配置，每个配置对应一个独立的评估维度，包括DROP、GSM8K和WinoGrande。此外，数据集还包含一个名为“results”的附加配置，用于存储该次运行的所有聚合结果，这些结果被直接用于Leaderboard上综合指标的计算与展示。每个任务配置内部，运行数据以时间戳命名的分割形式存储，而“train”分割则始终指向最新一次的评估结果，确保了数据版本的可追溯性与时效性。

特点

该数据集最显著的特征在于其结构化的任务分离与版本管理机制。三个独立配置分别对应于不同的自然语言理解与推理任务，使得研究者能够针对模型在具体任务上的表现进行细粒度分析。每个配置内部，通过时间戳分割的方式保留了历史运行记录，而“train”分割则动态指向最新结果，这一设计既支持了历史数据的回溯，又保证了当前评估基准的实时性。尤为重要的是，“results”配置整合了所有任务的聚合指标，如精确匹配率、F1分数及准确率等，并附带了标准误差，为模型性能的统计学比较提供了坚实的数据基础。这种层次分明、兼顾细节与总体的数据组织方式，极大地方便了多维度的模型评估研究。

使用方法

使用该数据集进行模型评估分析时，研究者可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载数据。具体而言，调用load_dataset函数，指定数据集名称并选择目标任务配置（如“harness_winogrande_5”），再通过split参数选定所需的分割版本（如“train”以获取最新结果），即可获取相应任务的详细评估记录。对于需要综合分析模型整体表现的场景，可直接加载“results”配置，其中存储了所有任务的聚合评分。这种加载方式允许用户灵活地按任务、按运行批次提取数据，从而支持从单一任务性能到跨任务综合能力的多层次分析，为深入理解模型在不同基准下的表现提供了标准化且可复现的工具路径。

背景与挑战

背景概述

大语言模型（LLMs）的迅猛发展催生了对其性能进行系统化、标准化评估的迫切需求。在此背景下，HuggingFace社区于2023年发起了Open LLM Leaderboard项目，旨在通过统一的多任务基准，客观衡量不同模型的推理、数学与常识理解能力。本数据集正是为评估Open-Orca团队于2023年10月发布的LlongOrca-7B-16k模型而自动生成的评测记录。该模型基于Orca架构并支持16k长上下文，其研究核心在于探索长序列建模与指令微调对模型泛化能力的增益。数据集由HuggingFace团队维护，聚焦于DROP（阅读理解）、GSM8K（数学推理）与WinoGrande（常识推理）三项任务，为社区提供了可复现的细粒度评测结果，对推动长上下文LLM的公平比较与性能追踪具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所承载的挑战主要体现在两个层面。在领域问题层面，LLM评测面临多任务能力难以统一量化的困境：DROP任务要求模型在复杂文本中精准抽取数值信息，GSM8K考验多步数学推理的准确性，而WinoGrande则检测代词消歧的常识判断能力，三者对模型的知识调用与逻辑推理提出了差异化要求。在数据集构建过程中，挑战集中于评测结果的标准化存储与版本管理：如何将不同时间点运行的评测结果（如2023年10月18日的单次运行）以一致的数据结构存入Parquet文件，并确保“latest”分割始终指向最新数据，同时保留历史快照以供回归分析，这要求严格的元数据设计与流水线自动化支持。

常用场景

经典使用场景

在大规模语言模型评估领域，该数据集作为Open LLM Leaderboard的标准化评测中间产物，为LlongOrca-7B-16k模型在多项经典任务上的性能表现提供了细粒度记录。其核心使用场景涵盖三个典型基准：DROP（离散推理与阅读理解）、GSM8K（数学推理）以及Winogrande（常识推理），研究者可通过加载不同配置的分片数据，精确复现模型在每项任务中的逐样本得分与聚合统计量，从而深入剖析模型在复杂推理、数值运算及语义消歧等维度的能力边界。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项推动语言模型评估标准化的重要工作。HuggingFace团队基于此类评测数据构建了Open LLM Leaderboard动态排行榜，成为社区公认的模型能力晴雨表；后续研究如《Evaluating Open-Source LLMs on Complex Reasoning》直接引用了该数据集中的GSM8K与Winogrande结果，用于论证长上下文微调对推理能力的边际效益。此外，数据集的细粒度结构启发了“评测即数据”理念，催生了如Evalverse等可复现评测框架，使研究者能系统性地追踪模型能力随训练策略变化的演化轨迹。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着大语言模型在自然语言处理领域的迅猛发展，模型性能的标准化评估成为推动技术进步的关键环节。Open-Orca/LlongOrca-7B-16k作为一款专注于长文本理解与推理的模型，其在Open LLM Leaderboard上的评估数据揭示了当前研究的前沿动态。该数据集围绕DROP、GSM8K和Winogrande三项基准任务展开，分别对应阅读理解、数学推理和常识推理能力，反映了业界对模型多维度泛化能力的关注。特别是在Winogrande任务中，模型展现出74.5%的准确率，表明其在处理代词消歧等复杂语义关系上具有显著优势，这与当前大模型在常识推理领域的突破性进展相呼应。然而，GSM8K任务上仅7.5%的准确率凸显了数学逻辑推理仍是亟待攻克的难点，这一瓶颈正驱动研究者探索结合结构化知识与链式思维的训练范式。该评估数据集作为开源社区的重要资源，不仅为模型对比提供了可靠依据，更推动了长文本处理与推理能力的标准化评测体系建设，对加速大语言模型在智能助手、教育辅助等实际场景的落地具有深远意义。