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BenTo: Benchmark Task Reduction through In-Context Transferability
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过上下文学习将大语言模型（LLMs）基准评估中的任务数量减少至原来的5%。该方法高效且无需训练，显著节省时间和资源，同时保证评估质量。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，通过上下文学习将大语言模型（LLMs）基准评估中的任务数量减少至原来的5%。
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该方法高效且无需训练，显著节省时间和资源。
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研究表明，该方法在保证评估质量的前提下，具有显著的时间和资源节省潜力。
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