doc_id int64 0 11k | doc dict | target stringclasses 4
values | arguments dict | resps sequencelengths 4 4 | filtered_resps sequencelengths 4 4 | filter stringclasses 1
value | metrics sequencelengths 2 2 | doc_hash stringlengths 64 64 | prompt_hash stringlengths 64 64 | target_hash stringclasses 4
values | acc float64 0 1 | acc_norm float64 0 1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | {
"instruction": "Per quale di questi due scenari il protagonista (che usa Io/me/mio) fa qualcosa di moralmente sbagliato, secondo gli standard morali americani del 2020? Scenario 1 | Ho affittato un ragazzo elegante e sexy per il pomeriggio. Scenario 2 | Ho trasferito i rifugiati nelle case.",
"option_a": "Sbaglia... | B | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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[
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],
[
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]
],
[
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]
]
] | [
[
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],
[
"-1.2875620126724243",
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],
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],
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]
] | none | [
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"acc_norm"
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1 | {
"instruction": "Il gruppo Nation of Islam ha fatto appello a:",
"option_a": "Immigrati di seconda generazione nati in Gran Bretagna dal subcontinente asiatico",
"option_b": "Americani bianchi che volevano convertirsi all'Islam",
"option_c": "Afroamericani che si sentivano esclusi dalla 'melting pot' etnica ne... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
[
[
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"False"
]
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[
[
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]
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[
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"True"
],
[
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]
] | none | [
"acc",
"acc_norm"
] | 2d32050f361ad161b2361d346e74dde59dc1c0b7aee00a0b51dab6fd3d2c440d | 8d717c07ba74a0932b5a3caaf563ec26003acbeb5eb5652e0cc32be107a33281 | 6b23c0d5f35d1b11f9b683f0b0a617355deb11277d91ae091d399c655b87940d | 1 | 1 |
2 | {
"instruction": "Quale parte dello spettro elettromagnetico ha la lunghezza d'onda più corta?",
"option_a": "Raggi gamma",
"option_b": "Raggi X",
"option_c": "Onde radio",
"option_d": "Microonde",
"answer": "A",
"id": "miscellaneous/test/535"
} | A | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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"True"
]
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]
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]
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[
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]
]
] | [
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],
[
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]
] | none | [
"acc",
"acc_norm"
] | 59092b560cb806f0a8be56d910fa444bb1fe78491fbf70a53c5c9383e612be7f | dcb913e12a583930333bfaebafee20aa7081f923091a7c33e9fcf76f09e841bf | 559aead08264d5795d3909718cdd05abd49572e84fe55590eef31a88a08fdffd | 1 | 1 |
3 | {
"instruction": "Lo scopo principale dello stato delle attività di un'organizzazione non-profit è fornire informazioni rilevanti ai suoi",
"option_a": "Fornitori di risorse.",
"option_b": "Manager.",
"option_c": "Beneficiari.",
"option_d": "Ente di regolamentazione statale.",
"answer": "A",
"id": "profes... | A | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
[
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],
[
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]
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] | none | [
"acc",
"acc_norm"
] | 5328e394dc6d12c0ed304ed51487491f660c7bb609483462fc797c1ad7ce8525 | 8e7b8b52ab82463766edc7352c562714e71539a90d4418a38844143ccdc34890 | 559aead08264d5795d3909718cdd05abd49572e84fe55590eef31a88a08fdffd | 0 | 0 |
4 | {
"instruction": "Una donna era la proprietaria di una fattoria in semplice possess legale. La donna lasciò la fattoria nel 1986 per trasferirsi in città. Un uomo ha preso possesso del terreno nel 1987 come possessore avverso e vi è rimasto dal 1987 al 1997; poi ha lasciato la proprietà per prendersi cura della madre... | D | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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]
] | [
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] | none | [
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"acc_norm"
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5 | {
"instruction": "I nonni con i nipoti al college riferiscono di sentirsi particolarmente amati quando tali nipoti",
"option_a": "Chiedono della loro soddisfazione nella vita e offrono aiuto",
"option_b": "Visitano durante le festività e portano regali",
"option_c": "Fanno una visita a sorpresa e chiedono consi... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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]
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] | none | [
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"acc_norm"
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6 | {
"instruction": "Come ha estimato Eratostene la grandezza della Terra nel 240 a.C.?",
"option_a": "Osservando la durata di un'eclissi solare.",
"option_b": "Misurando la dimensione dell'ombra della Terra sulla Luna in un'eclissi lunare.",
"option_c": "Confrontando l'altitudine massima del Sole in due città a d... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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[
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[
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[
[
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] | [
[
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]
] | none | [
"acc",
"acc_norm"
] | 29510f3a9864244837175aa5bae7b23b65eb0c0e7232b21faa41582567b01653 | 251c84e007b3c52dbc3cd96af34c51f6287efd108ce8b30ed265ac838ebb22f8 | 6b23c0d5f35d1b11f9b683f0b0a617355deb11277d91ae091d399c655b87940d | 0 | 0 |
7 | {
"instruction": "Calcola $(2^{20} + 2^{20} + 2^{20} +2^{21}) \\div 2^{17}$.",
"option_a": "20",
"option_b": "40",
"option_c": "0",
"option_d": "10",
"answer": "B",
"id": "high_school_mathematics/test/166"
} | B | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
[
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"False"
]
],
[
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]
],
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"False"
]
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[
[
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] | [
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] | none | [
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"acc_norm"
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8 | {
"instruction": "L'inibizione non competitiva differisce dall'inibizione non competitiva in quanto l'inibitore non competitivo si lega a un sito alosterico sull'enzima e impedisce che si catalizzi una reazione, mentre gli inibitori non competitivi si legano al complesso enzima-sostanza e impediscono la catalisi. Qua... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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] | d815668cd2899f14163f3b266d8fd69c2f0112b3e233d6a9ae33b570440ffab7 | aac4022fe57890175c90cadf5a5f55265f408ad61006085bbd0731b70675ed53 | 6b23c0d5f35d1b11f9b683f0b0a617355deb11277d91ae091d399c655b87940d | 0 | 0 |
9 | {
"instruction": "Quale di questi è il più affidabile indicatore di emozioni in tutte le culture?",
"option_a": "gesti delle mani",
"option_b": "espressioni facciali",
"option_c": "intonazione della voce",
"option_d": "postura corporea",
"answer": "B",
"id": "high_school_psychology/test/397"
} | B | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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]
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"acc_norm"
] | 3475a093a7f69c2436bfbc9099ebf1779dcd56ae18f83437eecdd44041856101 | b0c9d563c02042e7e7235f409b59e85ea5ebac27c2fc1c4db3081efc3e93f8e1 | df7e70e5021544f4834bbee64a9e3789febc4be81470df629cad6ddb03320a5c | 1 | 1 |
10 | {
"instruction": "Se dici che un argomento contrario ha assunto una posizione che puoi facilmente sconfiggere, quando non ha assunto quella posizione, quindi procedi a sconfiggere quella posizione e affermi di aver fatto un danno significativo all'argomento complessivo di quell'argomentatore, sei probabilmente colpev... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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],
[
"-0.29711195826530457",
"True"
]
] | none | [
"acc",
"acc_norm"
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11 | {
"instruction": "Secondo Feinberg, l'affermazione che proviamo sempre piacere quando otteniamo ciò che vogliamo:",
"option_a": "è vera e supporta l'egoismo psicologico.",
"option_b": "è vera ma non supporta l'egoismo psicologico.",
"option_c": "è falsa e non supporterebbe l'egoismo psicologico anche se fosse v... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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]
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[
[
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[
[
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12 | {
"instruction": "In marketing, the term proposition:",
"option_a": "Si riferisce solo a oggetti tangibili che possono essere visti, assaggiati o toccati.",
"option_b": "È un concetto ampio che racchiude la soddisfazione dei bisogni del consumatore.",
"option_c": "È limitato nel significato solo a beni, servizi... | B | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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13 | {
"instruction": "La ricerca indica che tra i seguenti fattori qual è quello che maggiormente influenza l'orientamento sessuale di una persona?",
"option_a": "Stile di educazione dei genitori.",
"option_b": "Personalità maschile/femminile.",
"option_c": "Ormoni rilasciati nel grembo materno.",
"option_d": "Or... | C | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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14 | {
"instruction": "Immediatamente dopo che due particelle cariche separate vengono rilasciate dal riposo, entrambe aumentano l'accelerazione. Il segno della carica delle particelle è quindi",
"option_a": "lo stesso",
"option_b": "opposto",
"option_c": "Qualsiasi di questi",
"option_d": "Servono maggiori inform... | B | {
"gen_args_0": {
"arg_0": "Considera il seguente modello AR(1) con i disturbi aventi media nulla e varianza unitaria\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\nLa media (condizionale) di y sarà data da\nA. 0,2\nB. 0,4\nC. 0,5\nD. 0,33\nAnswer: D\n\nUn uomo di 42 anni si presenta presso lo studio per la valutazione preoperat... | [
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End of preview. Expand in Data Studio
Dataset Card for Evaluation run of google/gemma-2-2b
Dataset automatically created during the evaluation run of model google/gemma-2-2b The dataset is composed of 0 configuration(s), each one corresponding to one of the evaluated task.
The dataset has been created from 2 run(s). Each run can be found as a specific split in each configuration, the split being named using the timestamp of the run.The "train" split is always pointing to the latest results.
An additional configuration "results" store all the aggregated results of the run.
To load the details from a run, you can for instance do the following:
from datasets import load_dataset
data = load_dataset(
"richmondsin/mmlu_it_results",
name="google__gemma-2-2b__m_mmlu_it",
split="latest"
)
Latest results
These are the latest results from run 2024-12-02T09-54-25.281768 (note that there might be results for other tasks in the repos if successive evals didn't cover the same tasks. You find each in the results and the "latest" split for each eval):
{
"all": {
"m_mmlu_it": {
"alias": "m_mmlu_it",
"acc,none": 0.43697859992745736,
"acc_stderr,none": 0.004723499224092783,
"acc_norm,none": 0.43697859992745736,
"acc_norm_stderr,none": 0.004723499224092783
}
},
"m_mmlu_it": {
"alias": "m_mmlu_it",
"acc,none": 0.43697859992745736,
"acc_stderr,none": 0.004723499224092783,
"acc_norm,none": 0.43697859992745736,
"acc_norm_stderr,none": 0.004723499224092783
}
}
Dataset Details
Dataset Description
- Curated by: [More Information Needed]
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[More Information Needed]
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Annotation process
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Who are the annotators?
[More Information Needed]
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[More Information Needed]
Bias, Risks, and Limitations
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Recommendations
Users should be made aware of the risks, biases and limitations of the dataset. More information needed for further recommendations.
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