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受污染视觉语言模型的清洁评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型在零样本和小样本任务中表现优异，但可能受到任务污染的影响。研究显示，LLMs在训练数据创建日期之前的数据集上表现良好，表明存在任务污染。通过检查训练数据，发现更多证据。在无任务污染的分类任务中，LLMs在零样本和小样本设置下的改进有限。
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关键要点
- 大型语言模型在零样本和小样本任务中表现出色，但可能受到任务污染的影响。
- 研究显示，LLMs在训练数据创建日期之前的数据集上表现良好，表明存在任务污染。
- 通过训练数据检查、任务示例提取和成员推理攻击，发现更多关于任务污染的证据。
- 在没有任务污染的分类任务中，LLMs在零样本和小样本设置下的改进有限。
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