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LessLeak-Bench: A First Study on Data Leakage in Large Language Models Across 83 Software Engineering Benchmarks
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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
本研究首次分析了大规模语言模型（LLMs）在83个软件工程基准中的数据泄露问题。尽管总体泄露率较低，但部分基准的泄露率显著较高，影响评估结果。为此，提出了新的基准LessLeak-Bench，以提高未来研究的可靠性。
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关键要点
- 本研究首次分析了大规模语言模型（LLMs）在83个软件工程基准中的数据泄露问题。
- 尽管总体泄露率较低，但部分基准的泄露率显著较高，影响评估结果。
- 为了解决数据泄露问题，提出了新的基准LessLeak-Bench，以提高未来研究的可靠性。
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