Gemma 4 の MMLU-Pro スコアを NVIDIA B200 で再現する：ステップ・バイ・ステップガイド A step-by-step guide on reproducing Google Gemma 4 31B-IT's claimed ~85.2% MMLU-Pro score …
Google の Gemma 4 31B-IT が主張する MMLU-Pro 約 85.2% を NVIDIA B200 上で lm_eval を使って手元再現する手順を詳解した実践ガイド。
English summary
- A step-by-step guide on reproducing Google Gemma 4 31B-IT's claimed ~85.2% MMLU-Pro score on NVIDIA B200 hardware using lm_eval, covering practical pitfalls beyond a single command.
Google の Gemma 4 31B-IT はモデルカード上で MMLU-Pro 約 85.2% を達成したと報告されているが、そのスコアを手元環境で忠実に再現するのは容易ではない。評価フレームワーク lm_eval の設定、プロンプトフォーマット、推論バックエンドの選択など、複数の要因がスコアに影響する。
本記事は NVIDIA B200 を使用した環境を前提に、再現に必要なセットアップ手順をステップ・バイ・ステップで説明している。具体的なコマンドや設定値については元の Zenn 記事を参照して確認することを推奨する。
再現性検証はオープンモデルの信頼性評価において重要であり、同様の手法は他のモデルのベンチマーク検証にも応用できる可能性がある。
Google's Gemma 4 31B-IT reports approximately 85.2% on MMLU-Pro according to its model card, but faithfully reproducing that figure in a local environment involves more than running a single lm_eval command. Factors such as prompt formatting, sampling parameters, and the choice of inference backend can all shift the final score significantly.
This guide, published on Zenn, targets an NVIDIA B200 setup and walks through the necessary configuration steps to align local evaluation conditions with those used during official benchmarking. Readers interested in exact commands and hyperparameter values should consult the original article directly, as specifics may have been updated after publication.
Reproducibility verification is increasingly important for assessing the credibility of open-model claims, and the methodology described here could potentially be adapted to benchmark other large language models under similarly controlled conditions.
本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (zenn.dev) をご確認ください。
