open-llm-leaderboard-old/details_TFLai__Nova-13B

该数据集是在Open LLM Leaderboard上对模型TFLai/Nova-13B进行评估时自动创建的。数据集由64个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由2次运行生成，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还提供了如何使用`datasets`库中的`load_dataset`函数加载运行中的详细信息的示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Evaluation run of TFLai/Nova-13B

数据集描述

该数据集是在模型 TFLai/Nova-13B 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。

数据集组成

• 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 2 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" 存储所有运行结果的聚合（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_TFLai__Nova-13B", "harness_winogrande_5", split="train")

最新结果

以下是 2023-10-19T17:54:42.292513 运行的最新结果： python { "all": { "em": 0.00975251677852349, "em_stderr": 0.0010063982618519808, "f1": 0.0883609479865776, "f1_stderr": 0.0018862516568409098, "acc": 0.42008337856104666, "acc_stderr": 0.009344043651724289 }, "harness|drop|3": { "em": 0.00975251677852349, "em_stderr": 0.0010063982618519808, "f1": 0.0883609479865776, "f1_stderr": 0.0018862516568409098 }, "harness|gsm8k|5": { "acc": 0.06747536012130402, "acc_stderr": 0.006909475136357493 }, "harness|winogrande|5": { "acc": 0.7726913970007893, "acc_stderr": 0.011778612167091087 } }

配置详情

以下是数据集的配置详情：

• harness_arc_challenge_25

  • 分割：2023_09_05T13_21_41.017236
    • 路径：**/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
  • 分割：latest
    • 路径：**/details_harness|arc:challenge|25_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet

• harness_drop_3

  • 分割：2023_10_19T17_54_42.292513
    • 路径：**/details_harness|drop|3_2023-10-19T17-54-42.292513.parquet
  • 分割：latest
    • 路径：**/details_harness|drop|3_2023-10-19T17-54-42.292513.parquet

• harness_gsm8k_5

  • 分割：2023_10_19T17_54_42.292513
    • 路径：**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-19T17-54-42.292513.parquet
  • 分割：latest
    • 路径：**/details_harness|gsm8k|5_2023-10-19T17-54-42.292513.parquet

• harness_hellaswag_10

  • 分割：2023_09_05T13_21_41.017236
    • 路径：**/details_harness|hellaswag|10_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
  • 分割：latest
    • 路径：**/details_harness|hellaswag|10_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet

• harness_hendrycksTest_5

  • 分割：2023_09_05T13_21_41.017236
    • 路径：
      • **/details_harness|hendrycksTest-abstract_algebra|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-anatomy|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-astronomy|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-business_ethics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-clinical_knowledge|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_biology|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_chemistry|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_computer_science|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_mathematics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_medicine|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-college_physics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-computer_security|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-conceptual_physics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-econometrics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-electrical_engineering|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-elementary_mathematics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-formal_logic|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-global_facts|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_biology|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_chemistry|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_computer_science|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_european_history|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_geography|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_government_and_politics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_macroeconomics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_mathematics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_microeconomics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_physics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_psychology|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_statistics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_us_history|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-high_school_world_history|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-human_aging|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-human_sexuality|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-international_law|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-jurisprudence|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-logical_fallacies|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-machine_learning|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-management|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-marketing|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-medical_genetics|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-miscellaneous|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-moral_disputes|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-moral_scenarios|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-nutrition|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-philosophy|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-prehistory|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-professional_accounting|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • **/details_harness|hendrycksTest-professional_law|5_2023-09-05T13:21:41.017236.parquet
      • `

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型评测领域，Open LLM Leaderboard 通过自动化流程为模型 TFLai/Nova-13B 构建了专用的评估数据集。该数据集由 64 个配置组成，每个配置对应一项被评测的任务，如 ARC-Challenge、DROP、GSM8K 等。数据集源自两次独立的评测运行，每次运行的结果以时间戳命名作为独立的分割（split），而 'train' 分割始终指向最新一次评测的产出。此外，还设有 'results' 配置，用于汇总并存储所有运行的综合指标，以支撑排行榜上聚合度量的计算与展示。

使用方法

研究者可通过 Hugging Face Datasets 库便捷地加载该数据集。例如，使用 `load_dataset("open-llm-leaderboard/details_TFLai__Nova-13B", "harness_winogrande_5", split="train")` 即可获取 Winogrande 任务的最新评测详情。若需访问特定历史运行，可将 split 参数指定为对应的时间戳字符串（如 "2023_10_19T17_54_42.292513"）。对于需要全局概览的任务，可加载 'results' 配置以获取所有任务的聚合指标，从而高效地评估模型在多个维度上的综合表现。

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飞速发展，如何系统性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年创建，旨在为社区提供标准化的模型性能评测平台。该数据集记录了TFLai/Nova-13B模型在多个经典基准任务上的评估结果，涵盖ARC挑战赛、DROP、GSM8K、HellaSwag及涵盖57个学科的MMLU等任务。通过公开透明的评测流程，该数据集不仅为模型开发者提供了可复现的性能参考，更推动了大规模语言模型在推理、常识理解及数学求解等核心能力上的横向对比研究。其影响力体现在为社区建立了动态更新的模型排行榜，促进了模型迭代与学术交流。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于评测维度的全面性与公平性。首先，大语言模型在诸如DROP和GSM8K等任务上表现出的低准确率（如DROP的精确匹配仅0.98%，GSM8K的准确率仅6.75%）揭示了现有模型在复杂推理与数学计算上的显著短板，亟需更精细的评测体系来定位模型缺陷。其次，构建过程中需处理多轮评测结果的时间一致性，数据集通过时间戳分割记录多次运行结果，但不同任务间的评测时间跨度（如2023年9月与10月）可能导致模型版本或环境差异影响结果可比性。此外，MMLU涵盖57个子任务，数据文件数量庞大，如何高效组织与索引这些异构结果以支持细粒度分析，亦是数据管理上的技术挑战。

常用场景

经典使用场景

在开放大语言模型评估领域，Open LLM Leaderboard 数据集专为模型性能的标准化评测而设计。其经典使用场景涵盖对 TFLai/Nova-13B 等模型在多个基准任务上的细粒度评估，包括 ARC Challenge、HellaSwag、MMLU、GSM8K、Winogrande 和 DROP 等。研究者可通过加载特定配置（如 harness_winogrande_5）与时间戳分片，复现模型在常识推理、数学求解和文本理解等维度的表现，从而精确对比不同模型或同一模型不同训练阶段的优劣。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了大语言模型评测中缺乏统一、可复现基准的学术难题。通过将模型在多样任务上的原始输出与聚合指标（如准确率、F1 分数）结构化存储，它使研究者能够客观评估模型在知识推理、数学问题求解和阅读理解等方面的泛化能力。这一标准化框架不仅消除了评测方法不一致带来的偏差，还为模型迭代提供了可靠参照，推动了语言模型评估范式的规范化与透明化。

实际应用

在实际应用中，该数据集为模型开发者和企业提供了快速筛选与部署语言模型的决策依据。例如，通过分析 Nova-13B 在 GSM8K 上 6.75% 的准确率和 Winogrande 上 77.27% 的准确率，工程师可针对性地优化模型在数学或常识推理场景的薄弱环节。同时，数据集的时间戳分片机制支持持续追踪模型演进，适用于生产环境中的模型版本升级验证与性能监控，显著降低了模型选型与迭代的试错成本。

数据集最近研究

最新研究方向

在大型语言模型评测领域，Open LLM Leaderboard作为衡量模型综合能力的权威基准，其评估流程的透明化与可复现性成为前沿研究焦点。针对TFLai/Nova-13B模型的评估数据集，通过结构化存储64个评测任务的细粒度结果（涵盖ARC挑战、GSM8K数学推理、Winogrande常识推理等），并采用多轮次运行与时间戳分片机制，为模型性能的纵向追踪与横向对比提供了标准化范式。近期研究热点集中于利用此类细粒度评测数据诊断模型在特定子任务（如DROP的精确匹配与F1分数）上的能力短板，进而指导针对性优化策略。该数据集的开放共享不仅促进了模型评估的公平性，更推动了多任务学习与迁移学习在语言模型中的实证研究，其影响已延伸至模型部署前的鲁棒性验证与安全对齐等关键议题。