该数据集是在模型 ledjo/Gabriel-8x7B-Instruct-v0.1 在 Open LLM Leaderboard 上的评估运行期间自动创建的。数据集由 63 个配置组成，每个配置对应一个被评估的任务。它包含 1 次运行的结果，每次运行都作为每个配置中的一个特定分割存储。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

Hugging Face2024-04-03 更新170

tellarin-ai/llm-japanese-dataset-vanilla-aya-format

语言模型

数据调优

该数据集是从其原始v1.0.0格式转换而来，并在此以相同的CC-BY-SA 4.0许可证和条件下发布。它包含用于LLM构建/调整的日语指令类数据。数据集仅包含一个train分割，约有2.46M行数据。格式转换的细节包括如何将原始数据集中的instruction和input列合并，并在特定情况下添加前缀句子。转换后的数据集仅使用Aya格式指定的两列：inputs和targets。

Hugging Face2024-01-31 更新150

rewoo/sotu_qa_2023

政治问答

语言模型

这是一个关于2023年国情咨文的问答基准数据集，特别适用于工具增强的语言模型（LMs）或增强语言模型（ALMs）来测试模型在回答私有文档问题上的能力。

Hugging Face2023-05-22 更新200

forgelab/tofu-pair

语言模型

遗忘学习

TOFU-Pair数据集是一个专门设计用于评估大型语言模型遗忘行为的变体，当提示中只有部分是有害的时候。在TOFU-Pair中，每个提示由成对的问题组成，其中一个问题指向遗忘集合的作者，另一个问题指向保留集合的作者。这种结构可以用来评估模型是否能够在忽略或“遗忘”有害部分的同时，正确回答非有害部分的问题。

Hugging Face2025-03-04 更新150

Jeopardy Q&A

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