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大型语言模型是否具有预见性？基于每日新闻的连续评估
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过未来事件预测评估大型语言模型（LLM），发现随着预训练数据的过时，LLM性能下降，强调了持续更新模型的重要性。
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关键要点
- 本研究解决了大型语言模型（LLM）评估基准快速过时的问题。
- 提出使用未来事件预测作为连续评估的方法。
- 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。
- 研究发现，随着预训练数据的过时，LLM性能会下降。
- 强调了对模型进行持续更新的重要性。
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