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Are Large Language Models Better than Reported? Detecting Label Errors and Their Impact on Model Performance
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内容提要
本研究探讨了自然语言处理基准数据集的标签质量问题，提出利用大语言模型检测标签错误。研究表明，纠正这些错误能显著提升模型性能，说明模型的不足主要源于标签问题，而非模型本身。
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关键要点
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本研究探讨了自然语言处理基准数据集的标签质量问题。
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研究提出利用大语言模型检测数据集中可能存在的标签错误。
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纠正标签错误能显著提升模型性能。
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研究表明，模型的不足主要源于标签问题，而非模型本身。
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