open-llm-leaderboard-old/details_elyza__ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct

该数据集是在模型 elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct 在 Open LLM Leaderboard 上的评估过程中自动生成的。数据集包含 63 个配置，每个配置对应一个被评估的任务。数据集包含一次运行的结果，每次运行在每个配置中表示为特定的分割，分割名称根据运行的时间戳命名。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 Python 代码片段来加载数据集详细信息，并列出了特定运行的最新结果。

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 elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct 进行评估运行期间自动创建的，用于 Open LLM Leaderboard。

数据集组成

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，每次运行的详细信息可以在每个配置中找到，使用运行的时间戳作为分割名称。"train" 分割始终指向最新的结果。

数据加载示例

以下是加载数据集的示例代码： python from datasets import load_dataset data = load_dataset("open-llm-leaderboard/details_elyza__ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 最新结果 的摘要： python { "all": { "acc": 0.553812579681834, "acc_stderr": 0.03374918001946147, "acc_norm": 0.5614408486544806, "acc_norm_stderr": 0.034503449536591596, "mc1": 0.26805385556915545, "mc1_stderr": 0.015506204722834562, "mc2": 0.42399968384912, "mc2_stderr": 0.015234950600007386 }, "harness|arc:challenge|25": { "acc": 0.5366894197952219, "acc_stderr": 0.01457200052775699, "acc_norm": 0.5836177474402731, "acc_norm_stderr": 0.01440561827943617 }, "harness|hellaswag|10": { "acc": 0.629555865365465, "acc_stderr": 0.004819367172685965, "acc_norm": 0.8220474009161521, "acc_norm_stderr": 0.00381691171167917 }, "harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5": { "acc": 0.28, "acc_stderr": 0.045126085985421276, "acc_norm": 0.28, "acc_norm_stderr": 0.045126085985421276 }, "harness|hendrycksTest-anatomy|5": { "acc": 0.5185185185185185, "acc_stderr": 0.043163785995113245, "acc_norm": 0.5185185185185185, "acc_norm_stderr": 0.043163785995113245 }, "harness|hendrycksTest-astronomy|5": { "acc": 0.5723684210526315, "acc_stderr": 0.04026097083296564, "acc_norm": 0.5723684210526315, "acc_norm_stderr": 0.04026097083296564 }, "harness|hendrycksTest-business_ethics|5": { "acc": 0.55, "acc_stderr": 0.04999999999999999, "acc_norm": 0.55, "acc_norm_stderr": 0.04999999999999999 }, "harness|hendrycksTest-clinical_knowledge|5": { "acc": 0.5962264150943396, "acc_stderr": 0.03019761160019795, "acc_norm": 0.5962264150943396, "acc_norm_stderr": 0.03019761160019795 }, "harness|hendrycksTest-college_biology|5": { "acc": 0.5833333333333334, "acc_stderr": 0.04122728707651282, "acc_norm": 0.5833333333333334, "acc_norm_stderr": 0.04122728707651282 }, "harness|hendrycksTest-college_chemistry|5": { "acc": 0.43, "acc_stderr": 0.049756985195624284, "acc_norm": 0.43, "acc_norm_stderr": 0.049756985195624284 }, "harness|hendrycksTest-college_computer_science|5": { "acc": 0.47, "acc_stderr": 0.050161355804659205, "acc_norm": 0.47, "acc_norm_stderr": 0.050161355804659205 }, "harness|hendrycksTest-college_mathematics|5": { "acc": 0.32, "acc_stderr": 0.04688261722621504, "acc_norm": 0.32, "acc_norm_stderr": 0.04688261722621504 }, "harness|hendrycksTest-college_medicine|5": { "acc": 0.5375722543352601, "acc_stderr": 0.0380168510452446, "acc_norm": 0.5375722543352601, "acc_norm_stderr": 0.0380168510452446 }, "harness|hendrycksTest-college_physics|5": { "acc": 0.35294117647058826, "acc_stderr": 0.04755129616062946, "acc_norm": 0.35294117647058826, "acc_norm_stderr": 0.04755129616062946 }, "harness|hendrycksTest-computer_security|5": { "acc": 0.69, "acc_stderr": 0.04648231987117316, "acc_norm": 0.69, "acc_norm_stderr": 0.04648231987117316 }, "harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5": { "acc": 0.41702127659574467, "acc_stderr": 0.03223276266711712, "acc_norm": 0.41702127659574467, "acc_norm_stderr": 0.03223276266711712 }, "harness|hendrycksTest-econometrics|5": { "acc": 0.2543859649122807, "acc_stderr": 0.040969851398436716, "acc_norm": 0.2543859649122807, "acc_norm_stderr": 0.040969851398436716 }, "harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5": { "acc": 0.5172413793103449, "acc_stderr": 0.04164188720169375, "acc_norm": 0.5172413793103449, "acc_norm_stderr": 0.04164188720169375 }, "harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5": { "acc": 0.373015873015873, "acc_stderr": 0.02490699045899257, "acc_norm": 0.373015873015873, "acc_norm_stderr": 0.02490699045899257 }, "harness|hendrycksTest-formal_logic|5": { "acc": 0.3968253968253968, "acc_stderr": 0.04375888492727061, "acc_norm": 0.3968253968253968, "acc_norm_stderr": 0.04375888492727061 }, "harness|hendrycksTest-global_facts|5": { "acc": 0.35, "acc_stderr": 0.047937248544110196, "acc_norm": 0.35, "acc_norm_stderr": 0.047937248544110196 }, "harness|hendrycksTest-high_school_biology|5": { "acc": 0.6741935483870968, "acc_stderr": 0.026662010578567104, "acc_norm": 0.6741935483870968, "acc_norm_stderr": 0.026662010578567104 }, "harness|hendrycksTest-high_school_chemistry|5": { "acc": 0.4729064039408867, "acc_stderr": 0.03512819077876106, "acc_norm": 0.4729064039408867, "acc_norm_stderr": 0.03512819077876106 }, "harness|hendrycksTest-high_school_computer_science|5": { "acc": 0.57, "acc_stderr": 0.04975698519562428, "acc_norm": 0.57, "acc_norm_stderr": 0.04975698519562428 }, "harness|hendrycksTest-high_school_european_history|5": { "acc": 0.6484848484848484, "acc_stderr": 0.037282069986826503, "acc_norm": 0.6484848484848484, "acc_norm_stderr": 0.037282069986826503 }, "harness|hendrycksTest-high_school_geography|5": { "acc": 0.6868686868686869, "acc_stderr": 0.033042050878136525, "acc_norm": 0.6868686868686869, "acc_norm_stderr": 0.033042050878136525 }, "harness|hendrycksTest-high_school_government_and_politics|5": { "acc": 0.7772020725388601, "acc_stderr": 0.030031147977641538, "acc_norm": 0.7772020725388601, "acc_norm_stderr": 0.030031147977641538 }, "harness|hendrycksTest-high_school_macroeconomics|5": { "acc": 0.5256410256410257, "acc_stderr": 0.02531764972644866, "acc_norm": 0.5256410256410257, "acc_norm_stderr": 0.02531764972644866 }, "harness|hendrycksTest-high_school_mathematics|5": { "acc": 0.29259259259259257, "acc_stderr": 0.02773896963217609, "acc_norm": 0.29259259259259257, "acc_norm_stderr": 0.02773896963217609 }, "harness|hendrycksTest-high_school_microeconomics|5": { "acc": 0.5798319327731093, "acc_stderr": 0.03206

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是在Open LLM Leaderboard评测框架下，针对elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct模型进行自动化评估时生成的。数据集由63个配置组成，每个配置对应一个评测任务，涵盖了ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA、Winogrande和GSM8K等经典基准。评估过程仅执行一次，每次运行的结果以时间戳命名作为独立分割，而'train'分割则始终指向最新一次评测的结果。此外，数据集还包含一个名为'results'的附加配置，用于存储所有任务的聚合指标，便于在排行榜上展示模型的综合性能。

特点

该数据集的核心特点在于其结构化、多任务的组织形式。它通过63个独立的配置分别记录模型在各类自然语言理解与推理任务上的详细表现，每个配置内部以时间戳分割保留历史评测记录，而'train'分割则自动更新为最新结果，确保用户始终能获取最前沿的评估数据。'results'配置进一步整合了所有任务的度量指标，例如准确率及其标准误差，为研究者提供了一个全面、可追溯的模型性能快照。这种设计既支持细粒度的任务分析，也便于进行跨任务的综合比较。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集。加载时需指定配置名称（如'harness_winogrande_5'）和所需分割（如'train'），即可获取对应任务的详细评测结果。例如，执行'load_dataset("open-llm-leaderboard/details_elyza__ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct", "harness_winogrande_5", split="train")'即可加载Winogrande任务的最新数据。若需回溯历史结果，可选用时间戳命名的分割。此外，'results'配置提供了聚合后的整体指标，适合用于模型性能的宏观评估与对比分析。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型在自然语言处理领域的迅猛发展，如何系统性地评估其多维度能力成为学界与工业界关注的焦点。由Hugging Face团队于2023年发起的Open LLM Leaderboard项目，旨在通过标准化评测框架，为开源模型提供透明、可复现的性能基准。该数据集诞生于对ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct模型的评测过程中，由日本ELYZA公司基于Llama-2架构微调而来，专注于日语指令理解与生成任务。通过整合ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA等63项涵盖常识推理、数学计算、专业知识等领域的子任务，该数据集揭示了日语大语言模型在复杂推理与知识迁移上的能力边界，为跨语言模型比较提供了重要参照。

当前挑战

当前数据集面临的核心挑战集中于评测体系的完备性与语言特异性适配。一方面，现有基准任务多源自英文语境，日语模型在理解日本文化特有的隐喻、敬语体系及地域性知识时，可能因语料偏差导致性能低估。另一方面，构建过程中需解决多任务评测的公平性问题，例如不同难度的子任务权重分配、评分标准的一致性校准，以及模型输出中因分词差异引发的解析误差。此外，动态更新的评测榜单要求数据集具备持续维护能力，但模型版本迭代与评测任务新增之间的同步滞后，可能削弱历史结果的可比性，这对长期追踪模型演进轨迹构成了显著障碍。

常用场景

经典使用场景

在大规模语言模型飞速演进的浪潮中，open-llm-leaderboard-old/details_elyza__ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct 数据集应运而生，其核心价值在于为日本语大语言模型 ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct 提供标准化、多维度的性能评估基准。该数据集通过集成 Open LLM Leaderboard 的评测框架，将模型在 ARC-Challenge、HellaSwag、GSM8K 等经典任务上的推理结果系统化存储，从而支持研究者对模型在常识推理、数学计算、知识问答等核心能力维度上的表现进行精确量化。这一设计使得数据集成为比较不同模型、追踪模型迭代进步、以及验证模型优化策略有效性的关键工具，尤其适用于需要在日语语境下进行模型横向对比与性能分析的研究场景。

解决学术问题

在自然语言处理学术研究中，该数据集精准回应了日语大语言模型评估标准缺失的迫切问题。传统评估基准多聚焦于英语模型，而日语模型由于语言特性差异，其推理能力、知识覆盖度与生成质量难以被通用指标全面衡量。该数据集通过整合涵盖抽象代数、医学、法学等57个学科领域的 MMLU 评测任务，以及 TruthfulQA、Winogrande 等专门评估模型事实性与常识推理的基准，系统性地解决了日语模型在跨学科知识广度与深度评估上的方法论空白。其意义在于为日语 NLP 社区提供了可复现、可比较的评估范式，推动了日语大语言模型从定性描述向定量分析的学术转型，并促进了模型在复杂推理任务上的可解释性研究。

衍生相关工作

该数据集的诞生催生了一系列开创性研究工作，其中最引人注目的是 Open LLM Leaderboard 平台本身，它基于此类数据集构建了动态更新的模型排行榜，成为全球研究者评估和比较开源大语言模型的权威参照。此外，研究者利用该数据集中的细粒度评测结果，开发了针对日语模型的语言特异性优化算法，例如通过分析模型在 HendrycksTest 各子任务上的表现差异，提出了知识蒸馏与领域适配的混合训练策略。在模型可解释性领域，该数据集被用于训练评估器（Evaluator）模型，自动诊断模型在推理过程中的偏见或知识盲区，从而推动了日语大语言模型在安全性与公平性研究上的进展。这些衍生工作共同构建了以该数据集为核心的学术生态，持续反哺着大语言模型的评估方法论。