open-llm-leaderboard-old/details_psmathur__model_420_preview

该数据集是在模型 psmathur/model_420_preview 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由三个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从一次运行中创建的，每次运行在每个配置中作为一个特定的分割存在，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。一个额外的 results 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。README 还包括如何使用 Hugging Face datasets 库加载数据集的示例以及特定运行的最新结果。该数据集是在模型 psmathur/model_420_preview 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由三个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集是从一次运行中创建的，每次运行在每个配置中作为一个特定的分割存在，分割名称使用运行的时间戳。train 分割始终指向最新结果。一个额外的 results 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。README 还包括如何使用 Hugging Face datasets 库加载数据集的示例以及特定运行的最新结果。

原始信息汇总

数据集卡片 for Evaluation run of psmathur/model_420_preview

数据集描述

数据集概述

数据集是在模型 psmathur/model_420_preview 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。

数据集是从1次运行中创建的。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。

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）。

加载运行详细信息的方法如下： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_psmathur__model_420_preview", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是从运行 2023-10-18T07:05:02.354385 获得的最新结果（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 "results" 和每个评估的 "latest" 拆分中找到每个任务的结果）：

python { "all": { "em": 0.0016778523489932886, "em_stderr": 0.0004191330178826867, "f1": 0.06602034395973153, "f1_stderr": 0.0013713725074901318, "acc": 0.5827673137371175, "acc_stderr": 0.011721630765571481 }, "harness|drop|3": { "em": 0.0016778523489932886, "em_stderr": 0.0004191330178826867, "f1": 0.06602034395973153, "f1_stderr": 0.0013713725074901318 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.33206974981046244, "acc_stderr": 0.012972465034361861 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.8334648776637726, "acc_stderr": 0.0104707964967811 } }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大语言模型评测领域，对模型性能的客观量化是推动技术迭代的关键。本数据集源于对psmathur/model_420_preview模型在Open LLM Leaderboard上的自动化评估过程，通过运行单一评估批次，系统性地记录了模型在三个核心任务上的详细表现。每个任务对应一个独立的配置项，包括DROP、GSM8K和Winogrande，评估结果以Parquet格式存储。此外，数据集特别设置了“results”配置，用于聚合所有任务的宏观指标，为模型综合性能的横向对比提供了结构化基础。运行时间戳被用作数据集切分的标识，确保每次评估的历史轨迹均可追溯。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集。例如，使用load_dataset函数指定数据集标识符与目标配置，如“harness_winogrande_5”，并选择“train”切分以获取最新评估结果。若需回溯历史版本，可依据时间戳加载对应的特定切分。数据集支持对每个任务配置的独立访问，便于针对特定能力进行深入分析。此外，“results”配置提供了汇总后的整体指标，适合用于模型排名的快速计算与可视化展示，为研究人员和开发者提供了灵活的评测数据调用方式。

背景与挑战

背景概述

随着大规模语言模型（LLMs）的蓬勃发展，如何系统性地评估其性能成为自然语言处理领域的核心议题。Open LLM Leaderboard由HuggingFace团队于2023年创建，旨在为开源社区提供一个标准化、可复现的模型评测平台。该数据集收录了psmathur/model_420_preview模型在2023年10月18日的单次评测结果，聚焦于三项关键任务：DROP（离散推理）、GSM8K（数学推理）与WinoGrande（常识推理）。作为Leaderboard生态的有机组成部分，该数据集通过结构化记录模型在多个基准上的细粒度表现，不仅为模型开发者提供了即时反馈，更推动了开源LLM评测体系的透明化与规范化，对后续模型迭代与对比研究产生了深远影响。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战首先体现在评测基准的多样性上：DROP任务要求模型进行精确的数值推理与文本理解，其精确匹配（EM）与F1分数极低（分别为0.0017与0.066），揭示了模型在复杂推理上的显著短板；GSM8K的准确率仅33.2%，暴露出数学推理能力的不足；而WinoGrande的83.3%准确率虽相对较高，但依然存在提升空间。其次，构建过程中的挑战在于单次评测的时效性与代表性局限——仅基于一次运行的结果可能无法充分反映模型在不同随机种子或推理配置下的稳定性，且数据集仅包含三个任务配置，难以全面覆盖语言模型的多元能力维度。此外，评测结果以Parquet格式存储，虽便于自动化处理，却对非技术用户构成了一定的使用门槛。

常用场景

经典使用场景

该数据集为Open LLM Leaderboard上对psmathur/model_420_preview模型进行自动化评估的产物，其经典使用场景在于系统性地量化大语言模型在多项基准任务上的表现。数据集涵盖了Winogrande、GSM8K与DROP三个核心评测配置，分别对应常识推理、数学推理与阅读理解能力。研究者可通过加载各任务的详细日志与聚合指标，精准剖析模型在不同认知维度上的优势与短板，从而推动模型架构与训练策略的迭代优化。

解决学术问题

该数据集有效解决了大语言模型评估中普遍存在的标准化缺失与结果不可复现问题。通过提供统一的评测框架与细粒度的任务日志，它使得不同模型间的性能对比具有了客观性与可溯源性。学术研究上，它助力于揭示模型在复杂推理、常识理解与数值计算等维度的泛化边界，为分析模型偏差、鲁棒性及规模效应等关键议题提供了坚实的数据基础，进而推动评估范式的科学化演进。

实际应用

在实际应用中，该数据集可被用于大语言模型的持续集成与质量监控流程。模型开发者能够借助其中记录的评测结果，快速定位模型在特定任务上的退化或提升，从而指导微调策略与部署决策。此外，它也为企业级AI系统的选型提供了可量化的参考依据，帮助技术团队在众多开源模型中筛选出最适合特定业务场景的基座模型，降低试错成本。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，大语言模型的性能评估已成为推动自然语言处理领域发展的关键环节。Open LLM Leaderboard作为业界公认的基准测试平台，其评估数据集正引领着前沿研究方向。psmathur/model_420_preview模型的评估数据聚焦于多项核心任务，包括DROP阅读理解、GSM8K数学推理以及Winogrande常识推理，这些任务精准反映了模型在复杂语义理解与逻辑推理能力上的最新进展。特别值得注意的是，Winogrande任务上83.35%的准确率，凸显了模型在消解指代歧义方面的显著突破，这一成果与当前大模型在少样本学习与可解释性研究的热点紧密相连。该数据集不仅为模型迭代提供了量化标杆，更通过标准化评估范式，促进了开源社区对模型能力的透明化比较，对推动大语言模型在智能教育、自动化决策等领域的可靠应用具有深远意义。