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Are Large Language Models Prescient? A Continuous Evaluation Based on Daily News
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLM）的评估方法，提出通过预测未来事件和生成问答对进行连续评估。研究表明，LLM的性能随时间下降，强调了持续更新模型的重要性。
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关键要点
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本研究解决了大型语言模型（LLM）评估基准快速过时的问题。
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提出使用未来事件预测作为连续评估的方法。
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通过每日新闻生成问答对来评估LLM的时间泛化和预测能力。
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研究发现，随着预训练数据的过时，LLM的性能会随时间下降。
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强调了对模型进行持续更新的重要性。
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