针对现代大型语言模型的数据污染检测：局限性、不一致性和挑战

本研究解决了现代大型语言模型中数据污染检测方法在实际应用中的有效性不足的问题。通过评估五种污染检测方法与四种最先进的语言模型在八个具有挑战性的数据集上的表现，发现现有方法存在假设和应用的局限性，以及在指令微调过程中检测污染的难度。这些结果强调了对高级语言模型中的污染检测复杂性及其强大、可泛化的评估方法进行进一步研究的紧迫性。