Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
ctx
stringlengths
4
8
endings
listlengths
4
4
label
int64
0
3
0 + 0 =
[ " 4", " 0", " 8", " 20" ]
1
0+0=
[ "4", "0", "8", "20" ]
1
0 + 1 =
[ " 4", " 5", " 1", " 21" ]
2
0+1=
[ "4", "5", "1", "21" ]
2
0 + 2 =
[ " 4", " 14", " 2", " 5" ]
2
0+2=
[ "4", "14", "2", "5" ]
2
0 + 3 =
[ " 4", " 3", " 6", " 5" ]
1
0+3=
[ "4", "3", "6", "5" ]
1
0 + 4 =
[ " 1", " 4", " 11", " 16" ]
1
0+4=
[ "1", "4", "11", "16" ]
1
0 + 5 =
[ " 5", " 10", " 14", " 13" ]
0
0+5=
[ "5", "10", "14", "13" ]
0
0 + 6 =
[ " 6", " 16", " 21", " 9" ]
0
0+6=
[ "6", "16", "21", "9" ]
0
0 + 7 =
[ " 7", " 2", " 16", " 0" ]
0
0+7=
[ "7", "2", "16", "0" ]
0
0 + 8 =
[ " 20", " 10", " 8", " 17" ]
2
0+8=
[ "20", "10", "8", "17" ]
2
0 + 9 =
[ " 24", " 5", " 9", " 11" ]
2
0+9=
[ "24", "5", "9", "11" ]
2
0 + 10 =
[ " 8", " 10", " 0", " 17" ]
1
0+10=
[ "8", "10", "0", "17" ]
1
0 + 11 =
[ " 11", " 6", " 18", " 7" ]
0
0+11=
[ "11", "6", "18", "7" ]
0
0 + 12 =
[ " 24", " 4", " 12", " 20" ]
2
0+12=
[ "24", "4", "12", "20" ]
2
0 + 13 =
[ " 28", " 13", " 8", " 14" ]
1
0+13=
[ "28", "13", "8", "14" ]
1
0 + 14 =
[ " 4", " 21", " 2", " 14" ]
3
0+14=
[ "4", "21", "2", "14" ]
3
0 + 15 =
[ " 6", " 15", " 11", " 23" ]
1
0+15=
[ "6", "15", "11", "23" ]
1
0 + 16 =
[ " 12", " 28", " 16", " 18" ]
2
0+16=
[ "12", "28", "16", "18" ]
2
0 + 17 =
[ " 17", " 5", " 21", " 24" ]
0
0+17=
[ "17", "5", "21", "24" ]
0
0 + 18 =
[ " 18", " 25", " 19", " 22" ]
0
0+18=
[ "18", "25", "19", "22" ]
0
0 + 19 =
[ " 9", " 23", " 19", " 24" ]
2
0+19=
[ "9", "23", "19", "24" ]
2
0 + 20 =
[ " 19", " 20", " 25", " 16" ]
1
0+20=
[ "19", "20", "25", "16" ]
1
0 + 21 =
[ " 21", " 1", " 6", " 31" ]
0
0+21=
[ "21", "1", "6", "31" ]
0
0 + 22 =
[ " 32", " 14", " 22", " 2" ]
2
0+22=
[ "32", "14", "22", "2" ]
2
0 + 23 =
[ " 26", " 30", " 23", " 15" ]
2
0+23=
[ "26", "30", "23", "15" ]
2
0 + 24 =
[ " 26", " 39", " 20", " 24" ]
3
0+24=
[ "26", "39", "20", "24" ]
3
0 + 25 =
[ " 16", " 17", " 30", " 25" ]
3
0+25=
[ "16", "17", "30", "25" ]
3
0 + 26 =
[ " 22", " 26", " 14", " 27" ]
1
0+26=
[ "22", "26", "14", "27" ]
1
0 + 27 =
[ " 24", " 35", " 17", " 27" ]
3
0+27=
[ "24", "35", "17", "27" ]
3
0 + 28 =
[ " 28", " 13", " 25", " 35" ]
0
0+28=
[ "28", "13", "25", "35" ]
0
0 + 29 =
[ " 25", " 34", " 29", " 39" ]
2
0+29=
[ "25", "34", "29", "39" ]
2
0 + 30 =
[ " 38", " 30", " 32", " 31" ]
1
0+30=
[ "38", "30", "32", "31" ]
1
0 + 31 =
[ " 34", " 31", " 43", " 24" ]
1
0+31=
[ "34", "31", "43", "24" ]
1
0 + 32 =
[ " 39", " 17", " 32", " 41" ]
2
0+32=
[ "39", "17", "32", "41" ]
2
0 + 33 =
[ " 26", " 34", " 42", " 33" ]
3
0+33=
[ "26", "34", "42", "33" ]
3
0 + 34 =
[ " 36", " 34", " 43", " 38" ]
1
0+34=
[ "36", "34", "43", "38" ]
1
0 + 35 =
[ " 38", " 42", " 35", " 34" ]
2
0+35=
[ "38", "42", "35", "34" ]
2
0 + 36 =
[ " 34", " 45", " 56", " 36" ]
3
0+36=
[ "34", "45", "56", "36" ]
3
0 + 37 =
[ " 39", " 38", " 47", " 37" ]
3
0+37=
[ "39", "38", "47", "37" ]
3
0 + 38 =
[ " 39", " 30", " 48", " 38" ]
3
0+38=
[ "39", "30", "48", "38" ]
3
0 + 39 =
[ " 34", " 31", " 24", " 39" ]
3
0+39=
[ "34", "31", "24", "39" ]
3
0 + 40 =
[ " 32", " 41", " 40", " 37" ]
2
0+40=
[ "32", "41", "40", "37" ]
2
0 + 41 =
[ " 41", " 49", " 45", " 31" ]
0
0+41=
[ "41", "49", "45", "31" ]
0
0 + 42 =
[ " 22", " 33", " 27", " 42" ]
3
0+42=
[ "22", "33", "27", "42" ]
3
0 + 43 =
[ " 43", " 55", " 47", " 44" ]
0
0+43=
[ "43", "55", "47", "44" ]
0
0 + 44 =
[ " 44", " 45", " 48", " 52" ]
0
0+44=
[ "44", "45", "48", "52" ]
0
0 + 45 =
[ " 55", " 45", " 36", " 25" ]
1
0+45=
[ "55", "45", "36", "25" ]
1
0 + 46 =
[ " 37", " 66", " 46", " 48" ]
2
0+46=
[ "37", "66", "46", "48" ]
2
0 + 47 =
[ " 47", " 57", " 56", " 32" ]
0
0+47=
[ "47", "57", "56", "32" ]
0
0 + 48 =
[ " 40", " 48", " 45", " 56" ]
1
0+48=
[ "40", "48", "45", "56" ]
1
0 + 49 =
[ " 61", " 49", " 41", " 39" ]
1
0+49=
[ "61", "49", "41", "39" ]
1
End of preview. Expand in Data Studio
python3 run_our_benchmark.py \
  WhirlwindAI/Arithmetic-SLM \
  --device cuda \
  --dtype bfloat16 \
  --batch-size auto \
  --skip-lm-eval \
  --our-benchmark-split train \
  --json-out bench_Benchmark_TEST.json
==========================================================================
OPEN SLM LEADERBOARD STYLE RESULT
==========================================================================
Model:  WhirlwindAI/Arithmetic-SLM
Params: 19,372,800
--------------------------------------------------------------------------
Benchmark          Task               Metric                          Score
--------------------------------------------------------------------------
Our Benchmark      WhirlwindAI/Benchm acc_custom_loglikelihood_mea   82.10%
--------------------------------------------------------------------------
Final Avg                                                               N/A
==========================================================================
our_benchmark details: 821/1000 correct, skipped=0, split=train

[INFO] Saved JSON: bench_Benchmark_TEST.json
Downloads last month
-