中文简介
microsoft/benchpress-score-matrix 是 microsoft 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 cec365a2c4b8,同步到 12 个文件,文件元数据合计 658.72 KB;访问状态为“公开”,许可证字段为“cdla-permissive-2.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 microsoft/benchpress-score-matrix 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
microsoft/benchpress-score-matrix 是 microsoft 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 cec365a2c4b8,同步到 12 个文件,文件元数据合计 658.72 KB;访问状态为“公开”,许可证字段为“cdla-permissive-2.0”。
【适用方向】
适合在明确数据字段、拆分和许可证后,用于上游卡片所列任务相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。
【版本与规格】
固定版本:cec365a2c4b8。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en。 数据集卡名称:BenchPress Score Matrix。 上游页面记录的最近更新时间:2026-06-23。
【文件信息】
上游 API 返回 12 个文件,文件元数据合计 658.72 KB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.csv 5 个、.parquet 4 个、.json 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:data/scores_all.csv(2.10 MB);data/scores_paper.csv(1.10 MB);data/scores_all.parquet(168.39 KB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 658.72 KB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 790.46 KB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。
【使用边界】
许可证显示为“cdla-permissive-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
BenchPress Score Matrix This dataset contains the public model-by-benchmark score matrix used by BenchPress. The release is a tabular artifact: model metadata, benchmark metadata, one row per observed score, and the paper-canonical dense subset used in the BenchPress experiments. The source repository is `microsoft/benchpress`. This export was generated from commit `5be3b4eddf0188721ff25f00713b589b2cbed8e0`. Files | File | Contents | |---|---| | `data/scores_all.csv` / `.parquet` | All numeric score rows in the audit pool, with source and audit metadata. | | `data/scores_paper.csv` / `.parquet` | Long-form rows for the paper-canonical matrix. | | `data/models.csv` / `.parquet` | Model metadata and canonical evaluation settings. | | `data/benchmarks.csv` / `.parquet` | Benchmark metadata and canonical benchmark settings. | | `data/score_matrix_paper_wide.csv` | Wide model × benchmark matrix for the paper-canonical subset. | | `metadata.json` | Export counts, source commit, and matrix construction metadata. | Quick start For a complete audit-pool table: Schema `scores_all` and `scores_paper` include: `model_id`, `model_name`, `provider` `benchmark_id`, `benchmark_name`, `category`, `metric` `score` `reference_url`, `source_type`, `audit_status`, `matches_canonical` `reported_setting_json`, `notes` `models` and `benchmarks` include an `in_paper_matrix` flag that identifies rows retained by the paper-canonical threshold filter. Matrix construction The paper-canonical matrix applies the BenchPress construction pipeline: audit-status filtering, canonical representative selection, and the iterative threshold filter. Current export counts: audit pool: 189 models, 316 benchmarks, 4903 numeric score rows paper matrix: 84 models × 133 benchmarks, 2604 observed cells (23.3% fill) Caveats Scores come from heterogeneous public sources: model cards, official blogs, technical reports, benchmark leaderboards, and third-party aggregators. Each row keeps the source URL, source type, a
适用场景
适合在明确数据字段、拆分和许可证后,用于上游卡片所列任务相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。
规模与格式
固定版本:cec365a2c4b8。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en。 数据集卡名称:BenchPress Score Matrix。 上游页面记录的最近更新时间:2026-06-23。
文件说明
上游 API 返回 12 个文件,文件元数据合计 658.72 KB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.csv 5 个、.parquet 4 个、.json 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:data/scores_all.csv(2.10 MB);data/scores_paper.csv(1.10 MB);data/scores_all.parquet(168.39 KB)。
上游文件元数据
.gitattributes2.45 KBdata/benchmarks.csv152.41 KBdata/benchmarks.parquet55.40 KBdata/models.csv76.68 KBdata/models.parquet20.76 KBdata/score_matrix_paper_wide.csv24.02 KBdata/scores_all.csv2.10 MBdata/scores_all.parquet168.39 KBdata/scores_paper.csv1.10 MBdata/scores_paper.parquet94.36 KBmetadata.json11.86 KBREADME.md3.07 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 658.72 KB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 790.46 KB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。
注意事项
许可证显示为“cdla-permissive-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
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