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Reliable and Efficient Amortized Model Evaluation
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内容提要
本研究提出了一种基于内容的题目难度预测模型，旨在降低语言模型评估的成本并提高可靠性。通过适应性测试生成题目，提升了评估效率和精准度。实验结果表明，该方法在22个自然语言基准和172个语言模型中表现优越。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于内容的题目难度预测模型，旨在降低语言模型评估的成本并提高可靠性。
- 通过适应性测试生成题目，提升了评估效率和精准度。
- 实验结果表明，该方法在22个自然语言基准和172个语言模型中表现优越。
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