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 """
 
-# Which evaluations are you running? how can people reproduce what you have?
-LLM_BENCHMARKS_TEXT = f"""
-## How it works
 
-## Reproducibility
+# Quelles évaluations effectuez-vous ? Comment les gens peuvent-ils reproduire ce que vous avez fait ?
 
-I use LM-Evaluation-Harness-Turkish, a version of the LM Evaluation Harness adapted for Turkish datasets, to ensure our leaderboard results are both reliable and replicable. Please see https://github.com/malhajar17/lm-evaluation-harness_turkish for more information
+LLM_BENCHMARKS_TEXT = f"""
 
-## How to Reproduce Results:
+## Comment cela fonctionne
 
-1) Set Up the repo: Clone the "lm-evaluation-harness_turkish" from https://github.com/malhajar17/lm-evaluation-harness_turkish and follow the installation instructions.
-2) Run Evaluations: To get the results as on the leaderboard (Some tests might show small variations), use the following command, adjusting for your model. For example, with the Trendyol model:
+## Reproductibilité
+J'utilise LM-Evaluation-Harness-Turkish, une version de LM Evaluation Harness adaptée aux ensembles de données turques, afin de garantir que les résultats de notre classement sont à la fois fiables et reproductibles. Veuillez consulter https://github.com/malhajar17/lm-evaluation-harness_turkish pour plus d'informations.
+## Comment reproduire les résultats :
+1) Configurer le dépôt : Clonez le "lm-evaluation-harness_turkish" depuis https://github.com/malhajar17/lm-evaluation-harness_turkish et suivez les instructions d'installation.
+2) Effectuer les évaluations : Pour obtenir les mêmes résultats que ceux du classement (certains tests peuvent montrer de petites variations), utilisez la commande suivante, en l'ajustant à votre modèle. Par exemple, avec le modèle Trendyol :
 ```python
 lm_eval --model vllm --model_args pretrained=Orbina/Orbita-v0.1 --tasks mmlu_tr_v0.2,arc_tr-v0.2,gsm8k_tr-v0.2,hellaswag_tr-v0.2,truthfulqa_v0.2,winogrande_tr-v0.2  --output /workspace/Orbina/Orbita-v0.1
-```
-3) Report Results: The results file generated is then uploaded to the OpenLLM Turkish Leaderboard.
 
-## Notes:
 
-- I currently use "vllm" which might differ slightly as per the LM Evaluation Harness.
-- All the tests are using the same configuration used in the original OpenLLMLeadboard preciesly 
+## Remarques :
+
+- J'utilise actuellement "vllm", qui pourrait différer légèrement par rapport à LM Evaluation Harness.
+- Tous les tests utilisent exactement la même configuration que celle du classement original OpenLLMLeaderboard.
+
+Les tâches et les paramètres de few-shot sont :
+- BBH : 3-shot, *Big-Bench-Hard* (`acc_norm`)
+- IFEval : 0-shot, *Instruction Following Evaluation* (inst_level_strict_acc,none et prompt_level_strict_acc,none)
+- GPQA : 0-shot, *Generalized Purpose Question Answering* (`acc_norm`)
+- MMLU : 5-shot, *hendrycksTest-abstract_algebra,hendrycksTest-anatomy,hendrycksTest-astronomy,hendrycksTest-business_ethics,hendrycksTest-clinical_knowledge,hendrycksTest-college_biology,hendrycksTest-college_chemistry,hendrycksTest-college_computer_science,hendrycksTest-college_mathematics,hendrycksTest-college_medicine,hendrycksTest-college_physics,hendrycksTest-computer_security,hendrycksTest-conceptual_physics,hendrycksTest-econometrics,hendrycksTest-electrical_engineering,hendrycksTest-elementary_mathematics,hendrycksTest-formal_logic,hendrycksTest-global_facts,hendrycksTest-high_school_biology,hendrycksTest-high_school_chemistry,hendrycksTest-high_school_computer_science,hendrycksTest-high_school_european_history,hendrycksTest-high_school_geography,hendrycksTest-high_school_government_and_politics,hendrycksTest-high_school_macroeconomics,hendrycksTest-high_school_mathematics,hendrycksTest-high_school_microeconomics,hendrycksTest-high_school_physics,hendrycksTest-high_school_psychology,hendrycksTest-high_school_statistics,hendrycksTest-high_school_us_history,hendrycksTest-high_school_world_history,hendrycksTest-human_aging,hendrycksTest-human_sexuality,hendrycksTest-international_law,hendrycksTest-jurisprudence,hendrycksTest-logical_fallacies,hendrycksTest-machine_learning,hendrycksTest-management,hendrycksTest-marketing,hendrycksTest-medical_genetics,hendrycksTest-miscellaneous,hendrycksTest-moral_disputes,hendrycksTest-moral_scenarios,hendrycksTest-nutrition,hendrycksTest-philosophy,hendrycksTest-prehistory,hendrycksTest-professional_accounting,hendrycksTest-professional_law,hendrycksTest-professional_medicine,hendrycksTest-professional_psychology,hendrycksTest-public_relations,hendrycksTest-security_studies,hendrycksTest-sociology,hendrycksTest-us_foreign_policy,hendrycksTest-virology,hendrycksTest-world_religions* (average of all the results `acc`)
+- MuSR : 5-shot, *MuSR* (`acc_norm`)
+- GSM8k : 5-shot, *gsm8k* (`acc`)
 
-The tasks and few shots parameters are:
-- ARC: 25-shot, *arc-challenge* (`acc_norm`)
-- HellaSwag: 10-shot, *hellaswag* (`acc_norm`)
-- TruthfulQA: 0-shot, *truthfulqa-mc* (`mc2`)
-- MMLU: 5-shot, *hendrycksTest-abstract_algebra,hendrycksTest-anatomy,hendrycksTest-astronomy,hendrycksTest-business_ethics,hendrycksTest-clinical_knowledge,hendrycksTest-college_biology,hendrycksTest-college_chemistry,hendrycksTest-college_computer_science,hendrycksTest-college_mathematics,hendrycksTest-college_medicine,hendrycksTest-college_physics,hendrycksTest-computer_security,hendrycksTest-conceptual_physics,hendrycksTest-econometrics,hendrycksTest-electrical_engineering,hendrycksTest-elementary_mathematics,hendrycksTest-formal_logic,hendrycksTest-global_facts,hendrycksTest-high_school_biology,hendrycksTest-high_school_chemistry,hendrycksTest-high_school_computer_science,hendrycksTest-high_school_european_history,hendrycksTest-high_school_geography,hendrycksTest-high_school_government_and_politics,hendrycksTest-high_school_macroeconomics,hendrycksTest-high_school_mathematics,hendrycksTest-high_school_microeconomics,hendrycksTest-high_school_physics,hendrycksTest-high_school_psychology,hendrycksTest-high_school_statistics,hendrycksTest-high_school_us_history,hendrycksTest-high_school_world_history,hendrycksTest-human_aging,hendrycksTest-human_sexuality,hendrycksTest-international_law,hendrycksTest-jurisprudence,hendrycksTest-logical_fallacies,hendrycksTest-machine_learning,hendrycksTest-management,hendrycksTest-marketing,hendrycksTest-medical_genetics,hendrycksTest-miscellaneous,hendrycksTest-moral_disputes,hendrycksTest-moral_scenarios,hendrycksTest-nutrition,hendrycksTest-philosophy,hendrycksTest-prehistory,hendrycksTest-professional_accounting,hendrycksTest-professional_law,hendrycksTest-professional_medicine,hendrycksTest-professional_psychology,hendrycksTest-public_relations,hendrycksTest-security_studies,hendrycksTest-sociology,hendrycksTest-us_foreign_policy,hendrycksTest-virology,hendrycksTest-world_religions* (average of all the results `acc`)
-- Winogrande: 5-shot, *winogrande* (`acc`)
-- GSM8k: 5-shot, *gsm8k* (`acc`)
 
 """
 
+
 EVALUATION_QUEUE_TEXT = """
-## Some good practices before submitting a model
+## Quelques bonnes pratiques avant de soumettre un modèle
 
-### 1) Make sure you can load your model and tokenizer using AutoClasses:
+### 1) Assurez-vous de pouvoir charger votre modèle et tokenizer en utilisant les AutoClasses :
 ```python
 from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
-config = AutoConfig.from_pretrained("your model name", revision=revision)
-model = AutoModel.from_pretrained("your model name", revision=revision)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your model name", revision=revision)
+config = AutoConfig.from_pretrained("nom de votre modèle", revision=revision)
+model = AutoModel.from_pretrained("nom de votre modèle", revision=revision)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nom de votre modèle", revision=revision)
 ```
-If this step fails, follow the error messages to debug your model before submitting it. It's likely your model has been improperly uploaded.
+Si ce test échoue, suivez les messages d'erreur pour déboguer votre modèle avant de le soumettre. Il est probable que votre modèle ait été mal téléversé.
 
-Note: make sure your model is public!
-Note: if your model needs `use_remote_code=True`, we do not support this option yet but we are working on adding it, stay posted!
+Note : assurez-vous que votre modèle est public !
+Note : si votre modèle nécessite `use_remote_code=True`, nous ne prenons pas encore en charge cette option, mais nous travaillons à l'ajouter, restez à l'écoute !
 
-### 2) Convert your model weights to [safetensors](https://huggingface.co/docs/safetensors/index)
-It's a new format for storing weights which is safer and faster to load and use. It will also allow us to add the number of parameters of your model to the `Extended Viewer`!
+### 2) Convertissez les poids de votre modèle en [safetensors](https://huggingface.co/docs/safetensors/index)
+Il s'agit d'un nouveau format pour stocker les poids qui est plus sûr et plus rapide à charger et à utiliser. Cela nous permettra également d'ajouter le nombre de paramètres de votre modèle à la `Vue Étendue` !
 
-### 3) Make sure your model has an open license!
-This is a leaderboard for Open LLMs, and we'd love for as many people as possible to know they can use your model 🤗
+### 3) Assurez-vous que votre modèle dispose d'une licence ouverte !
+Il s'agit d'un classement pour des LLMs ouverts, et nous aimerions que le plus de gens possible sachent qu'ils peuvent utiliser votre modèle 🤗
 
-### 4) Fill up your model card
-When we add extra information about models to the leaderboard, it will be automatically taken from the model card
+### 4) Complétez la fiche descriptive de votre modèle
+Lorsque nous ajouterons des informations supplémentaires sur les modèles au classement, elles seront automatiquement tirées de la fiche descriptive du modèle.
 
-## In case of model failure
-If your model is displayed in the `FAILED` category, its execution stopped.
-Make sure you have followed the above steps first.
-If everything is done, check you can launch the EleutherAIHarness on your model locally, using the above command without modifications (you can add `--limit` to limit the number of examples per task).
+## En cas d'échec du modèle
+Si votre modèle apparaît dans la catégorie `FAILED`, son exécution a été interrompue.
+Assurez-vous d'avoir suivi les étapes ci-dessus en premier.
+Si tout est en ordre, vérifiez que vous pouvez lancer EleutherAIHarness sur votre modèle localement, en utilisant la commande ci-dessus sans modifications (vous pouvez ajouter `--limit` pour limiter le nombre d'exemples par tâche).
 """
 
+
 CITATION_BUTTON_LABEL = "Copy the following snippet to cite these results"
 CITATION_BUTTON_TEXT = r"""
 @misc{openllm-French-leaderboard,