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MMLongBench-Doc: 用视觉化评估长上下文文档理解技术的基准测试
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一个长文本理解的基准测试，评估了六个大型语言模型在该测试上的表现，发现它们的性能落后于人类水平。作者还观察到在原始数据集和增强数据集上的性能下降，强调了缓解数据污染的方法的有效性。
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关键要点
- 介绍了长文本理解的基准测试 XL2Bench，包含小说、论文和法律阅读三个场景。
- 基准测试设有四个难度递增的任务：记忆检索、细节理解、整体理解和开放式生成。
- 测试涵盖27个子任务，平均长度为100K+词（英文）和200K+字符（中文）。
- 评估了六个大型语言模型在 XL2Bench 上的表现，发现其性能明显落后于人类水平。
- 观察到原始数据集和增强数据集上的性能下降，强调了缓解数据污染方法的有效性。
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