本文提出了一种耦合自回归生成的因果模型，解决了大规模语言模型评估中的随机化问题。研究表明，该方法在保持相同结论的情况下，样本需求减少了40%，并质疑了传统评估方法的有效性。
提出了一种耦合自回归生成的因果模型，解决了大规模语言模型评估中的随机化问题。
该方法在保持相同结论的情况下，样本需求减少了40%。
研究质疑了传统评估方法的有效性，指出模型排名可能受到随机性影响。
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