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A
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B
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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": " A" }, "gen_args_1": { "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 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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" }, "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. 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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": {
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        "alias": "m_mmlu_hi",
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    }
}

Dataset Details

Dataset Description

  • Curated by: [More Information Needed]
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Who are the source data producers?

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Who are the annotators?

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Bias, Risks, and Limitations

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Users should be made aware of the risks, biases and limitations of the dataset. More information needed for further recommendations.

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