open-llm-leaderboard/details_jondurbin__airoboros-33b-gpt4-m2.0

该数据集是在模型 jondurbin/airoboros-33b-gpt4-m2.0 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 64 个配置组成，每个配置对应一个被评估的任务。数据集是从 4 次运行中创建的，每次运行在每个配置中表示为特定的分割。train 分割始终指向最新的结果。一个名为 results 的额外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。

This dataset was automatically created during the evaluation run of the model jondurbin/airoboros-33b-gpt4-m2.0 on the Open LLM Leaderboard. The dataset consists of 64 configurations, each corresponding to one evaluated task. The dataset is compiled from 4 runs, with each run denoted as a specific split under every configuration. The 'train' split always points to the most recent results. An additional configuration named 'results' stores the aggregated results across all runs, which are used to calculate and display the aggregate metrics on the Open LLM Leaderboard. The README also provides an example demonstrating how to use the `load_dataset` function from the `datasets` library to load detailed information from the runs.

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 jondurbin/airoboros-33b-gpt4-m2.0 进行评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

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 4 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。
• 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

python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_jondurbin__airoboros-33b-gpt4-m2.0", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-22T05:59:09.159543 运行的最新结果： python { "all": { "em": 0.30432046979865773, "em_stderr": 0.004712049527083924, "f1": 0.37717596476510223, "f1_stderr": 0.00456045095000614, "acc": 0.4400130926002275, "acc_stderr": 0.009847939494812614 }, "harness|drop|3": { "em": 0.30432046979865773, "em_stderr": 0.004712049527083924, "f1": 0.37717596476510223, "f1_stderr": 0.00456045095000614 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.09628506444275967, "acc_stderr": 0.008125264128215886 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7837411207576953, "acc_stderr": 0.011570614861409345 } }

配置详情

• harness_arc_challenge_25

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|arc:challenge|25_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_drop_3

  • 分割：2023_10_19T10_51_22.664215, 2023_10_21T18_09_50.123692, 2023_10_22T05_59_09.159543, latest
  • 路径：**/details_harness|drop|3_2023-10-19T10-51-22.664215.parquet, **/details_harness|drop|3_2023-10-21T18-09-50.123692.parquet, **/details_harness|drop|3_2023-10-22T05-59-09.159543.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分割：2023_10_19T10_51_22.664215, 2023_10_21T18_09_50.123692, 2023_10_22T05_59_09.159543, latest
  • 路径：**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-19T10-51-22.664215.parquet, **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-21T18-09-50.123692.parquet, **/details_harness|gsm8k|5_2023-10-22T05-59-09.159543.parquet

• harness_hellaswag_10

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hellaswag|10_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：多个路径，详见原文档

• harness_hendrycksTest_abstract_algebra_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_anatomy_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-anatomy|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_astronomy_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-astronomy|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_business_ethics_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-business_ethics|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_clinical_knowledge_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-clinical_knowledge|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_college_biology_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-college_biology|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_college_chemistry_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-college_chemistry|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_college_computer_science_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-college_computer_science|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_college_mathematics_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-college_mathematics|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_college_medicine_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-college_medicine|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_college_physics_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-college_physics|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_computer_security_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-computer_security|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_conceptual_physics_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

• harness_hendrycksTest_econometrics_5

  • 分割：2023_08_02T16_13_19.014173, latest
  • 路径：**/details_harness|hendrycksTest-econometrics|5_2023-08-02T16:13:19.014173.parquet

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评估领域，该数据集专为记录模型 jondurbin/airoboros-33b-gpt4-m2.0 在 Open LLM Leaderboard 上的评估过程而自动生成。其构建基于多次运行（run），每次运行结果被存储为独立的 split，split 命名采用运行时间戳，而 'train' split 则始终指向最新一次评估的数据。数据集内含 64 个配置（configuration），每个配置对应一项被评估的任务，此外还设有名为 'results' 的额外配置，用于汇总所有评估的聚合指标，为后续计算与展示提供基础。

特点

该数据集的核心特点在于其结构化与版本化设计。通过将不同时间点的评估结果以时间戳命名的 split 形式保存，研究者能够追溯模型性能的演变轨迹，实现跨运行对比。每个配置独立存储特定任务的详细评估数据，涵盖如 ARC、DROP、GSM8K、HellaSwag 及 HendrycksTest 等多种基准测试，使得细粒度的任务级分析成为可能。'results' 配置则整合了准确率、F1 分数等关键指标及其标准误差，为模型整体表现提供一目了然的量化视图。

使用方法

使用该数据集时，可通过 Hugging Face 的 datasets 库便捷加载。用户需指定目标配置（如 'harness_winogrande_5'）及所需 split（如 'latest' 或特定时间戳），以获取对应任务的评估细节。例如，执行 `load_dataset("open-llm-leaderboard/details_jondurbin__airoboros-33b-gpt4-m2.0", "harness_winogrande_5", split="train")` 即可加载最新结果。此外，通过访问 'results' 配置，可直接获取模型的聚合性能指标，便于快速评估与比较。

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、公正地评估模型的多维能力成为研究焦点。Open LLM Leaderboard由HuggingFace团队于2023年发起，旨在通过标准化基准测试为社区提供模型性能的横向对比。该数据集正是围绕模型jondurbin/airoboros-33b-gpt4-m2.0在排行榜上的评估过程构建，核心研究问题聚焦于量化该模型在常识推理（如Winogrande）、数学推理（如GSM8K）及阅读理解（如DROP）等任务上的表现。作为基准测试的副产品，该数据集记录了多次运行中的详细结果，其影响力体现在为开发者提供了可复现的评估管道，推动了LLM评估范式的透明化与规范化。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先源于评估任务本身的多样性：大语言模型在不同领域（如抽象代数与临床知识）上的表现差异巨大，单一指标难以全面反映模型能力，需设计多维度、细粒度的评测体系。构建过程中，技术难点在于确保多次运行结果的可比性与一致性——不同时间戳的评估可能因硬件环境或模型权重更新而产生偏差，需通过严格的版本控制与标准化流程来缓解。此外，数据集需处理海量异构配置（如57个HendrycksTest子任务），其存储与检索效率对数据架构提出了更高要求，同时还需应对评测结果统计误差（如标准误）对模型排名的潜在干扰。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，该数据集作为Open LLM Leaderboard的评测结果记录，经典使用场景是系统性地量化模型jondurbin/airoboros-33b-gpt4-m2.0在多样化任务上的性能表现。通过64个配置项覆盖ARC挑战、DROP、GSM8K、HellaSwag、WinoGrande及涵盖57个学科的MMLU等基准测试，研究者可精确获取模型在常识推理、数学解题、文本理解与知识问答等维度的准确率与鲁棒性指标。这些细粒度的评测数据为对比不同模型架构、训练策略与微调方法的优劣提供了标准化参照系，尤其适用于追踪模型迭代过程中的性能演进轨迹。

解决学术问题

该数据集有效回应了大型语言模型研究中缺乏统一、可复现评估基准的长期困境。通过存储多次运行的时间戳分割与最新结果聚合，它解决了跨时间节点模型性能对比的可靠性问题，使学术界能够基于标准化指标分析模型在复杂推理、领域知识与语言理解等维度的能力边界。其结构化设计支持对评测误差的量化分析，为探究模型在不同任务上的泛化瓶颈与偏差特性提供了数据基础，从而推动更科学的模型优化方向与评估方法论的形成。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列关于大型语言模型评估标准化的重要工作。其作为Open LLM Leaderboard的核心数据组件，催生了针对评测任务难度分析、模型能力图谱构建以及评估偏差校正等方向的研究。例如，后续工作利用其多任务结果探索模型在不同领域知识上的能力分布，并据此提出更均衡的评估集设计策略。同时，数据集的公开性促进了社区驱动的模型竞技文化，激励了如模型性能预测、少样本学习能力分析以及跨模型对比基准的建立，进一步丰富了语言模型评测的理论与实践体系。