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多语言基准的污染报告
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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
本研究探讨大语言模型预训练或后训练数据中的基准污染问题，影响评估结果。通过黑箱测试分析7个流行多语言基准在7个知名LLM中的污染情况，几乎所有模型都显示出污染迹象。这一发现帮助学术界选择最佳多语言评估基准。
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关键要点
- 本研究探讨大语言模型预训练或后训练数据中的基准污染问题。
- 基准污染影响评估结果并掩盖模型能力。
- 使用黑箱测试分析了7个流行多语言基准在7个知名LLM中的污染情况。
- 几乎所有模型均显示出与测试的基准有关的污染迹象。
- 这一发现将帮助学术界确定最佳的多语言评估基准。
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