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9 | {
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"option_a": "उत्पादन-विधि फॉलेसी",
"option_b": "भावनाओं का आधार फॉलेसी",
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"arg_1": " A"
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10 | {
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11 | {
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"gen_args_2": {
"arg_0": "शून्य मान और इकाई वारियता वाले विस्तृत AR(1) मॉडल को देखें\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\ny की (अशर्त) औसत यह होगी\nA. 0.2\nB. 0.4\nC. 0.5\nD. 0.33\nAnswer: D\n\nमूर’स के अनुसार “आदर्श उपयोगितावाद” के अनुसार, सही क्रिया वह है जो सबसे अधिक लाभ लाती है:\nA. सुख।\nB. ख़ुशी।\nC. अच्छाई।\nD. गुणवत्ता।\nAnswer: C\n\nअमेरिकी GDP में निम्नलिखित में से कौन शामिल नहीं है?\nA. अमेरिकी सेना एक विदेशी देश में नए बेस को 1000 अमेरिकी कार्मिकों के साथ खोलती है।\nB. जापानी उपभोक्ताओं अमेरिका में उत्पादित हजारों सीडी खरीदते हैं।\nC. एक अमेरिकी पॉप गायक ने पेरिस में एक स्कोल आउट कांसर्ट दिया।\nD. एक फ्रांसीसी रंगमंच पूरे अमेरिकी शहरों में घूमे।\nAnswer: C\n\nबच्चों के अपहरण के आरोपों के समय 2010 में वेटिकन के बारे में कौन सा बयान सही है?\nA. एक समन्वित मीडिया प्रतिक्रिया थी।\nB. संगतिक मैसेज कम्यूनिकेट किए गए थे।\nC. आलोचनाएं कैथोलिक चर्च पर हमले के रूप में ली गई थीं।\nD. वेटिकन का विश्वसनीयता बनाए रखा गया था।\nAnswer: C\n\nजब कोई विवादक खंडन करते समय वास्तविक या झूठे तौर पर खंडन करने की क्षमता की कमी के कारण भ्रम उत्पन्न करता है, तब वह विवादक गलती कर चुका हो सकता है\nA. बेकरी वाला खेल\nB. दया की अपील\nC. व्यक्ति के खिलाफ विवाद\nD. खंडन की अज्ञानता\nAnswer: D\n\nमार्केटिंग में, प्रस्ताव शब्द:\nA. केवल दृश्यमान, स्वादिष्ट या स्पर्श किए जाने वाले पदार्थों से संबंधित होता है।\nB. उपभोक्ता की आवश्यकताओं की संतुष्टि को अंकित करनेवाली एक विस्तृत अवधारणा है।\nC. सामान, सेवाओं और विचारों से संबंधित होता है, केवल उससे सीमित होता है।\nD. हमेशा पैकेज डिजाइन, ब्रांड नाम या वारंटी जैसी चीजों से संबंधित नहीं होता।\nAnswer:",
"arg_1": " C"
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"gen_args_3": {
"arg_0": "शून्य मान और इकाई वारियता वाले विस्तृत AR(1) मॉडल को देखें\n\nyt = 0.2 + 0.4 yt-1 + ut\n\ny की (अशर्त) औसत यह होगी\nA. 0.2\nB. 0.4\nC. 0.5\nD. 0.33\nAnswer: D\n\nमूर’स के अनुसार “आदर्श उपयोगितावाद” के अनुसार, सही क्रिया वह है जो सबसे अधिक लाभ लाती है:\nA. सुख।\nB. ख़ुशी।\nC. अच्छाई।\nD. गुणवत्ता।\nAnswer: C\n\nअमेरिकी GDP में निम्नलिखित में से कौन शामिल नहीं है?\nA. अमेरिकी सेना एक विदेशी देश में नए बेस को 1000 अमेरिकी कार्मिकों के साथ खोलती है।\nB. जापानी उपभोक्ताओं अमेरिका में उत्पादित हजारों सीडी खरीदते हैं।\nC. एक अमेरिकी पॉप गायक ने पेरिस में एक स्कोल आउट कांसर्ट दिया।\nD. एक फ्रांसीसी रंगमंच पूरे अमेरिकी शहरों में घूमे।\nAnswer: C\n\nबच्चों के अपहरण के आरोपों के समय 2010 में वेटिकन के बारे में कौन सा बयान सही है?\nA. एक समन्वित मीडिया प्रतिक्रिया थी।\nB. संगतिक मैसेज कम्यूनिकेट किए गए थे।\nC. आलोचनाएं कैथोलिक चर्च पर हमले के रूप में ली गई थीं।\nD. वेटिकन का विश्वसनीयता बनाए रखा गया था।\nAnswer: C\n\nजब कोई विवादक खंडन करते समय वास्तविक या झूठे तौर पर खंडन करने की क्षमता की कमी के कारण भ्रम उत्पन्न करता है, तब वह विवादक गलती कर चुका हो सकता है\nA. बेकरी वाला खेल\nB. दया की अपील\nC. व्यक्ति के खिलाफ विवाद\nD. खंडन की अज्ञानता\nAnswer: D\n\nमार्केटिंग में, प्रस्ताव शब्द:\nA. केवल दृश्यमान, स्वादिष्ट या स्पर्श किए जाने वाले पदार्थों से संबंधित होता है।\nB. उपभोक्ता की आवश्यकताओं की संतुष्टि को अंकित करनेवाली एक विस्तृत अवधारणा है।\nC. सामान, सेवाओं और विचारों से संबंधित होता है, केवल उससे सीमित होता है।\nD. हमेशा पैकेज डिजाइन, ब्रांड नाम या वारंटी जैसी चीजों से संबंधित नहीं होता।\nAnswer:",
"arg_1": " D"
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"False"
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"acc_norm"
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End of preview. Expand
in Dataset Viewer.
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_hi_results",
name="google__gemma-2-2b__m_mmlu_hi",
split="latest"
)
Latest results
These are the latest results from run 2024-12-06T15-54-10.456455 (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_hi": {
"alias": "m_mmlu_hi",
"acc,none": 0.3585418933623504,
"acc_stderr,none": 0.004566941152320018,
"acc_norm,none": 0.3585418933623504,
"acc_norm_stderr,none": 0.004566941152320018
}
},
"m_mmlu_hi": {
"alias": "m_mmlu_hi",
"acc,none": 0.3585418933623504,
"acc_stderr,none": 0.004566941152320018,
"acc_norm,none": 0.3585418933623504,
"acc_norm_stderr,none": 0.004566941152320018
}
}
Dataset Details
Dataset Description
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