BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-19T00:00:00Z

Beyond One-Size-Fits-All: Tailored Benchmarks for Efficient Evaluation

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内容提要

本研究提出了TailoredBench方法，旨在解决模型快速演变期间大型基准评估的资源消耗问题。该方法为每个目标模型定制评估，显著提高了准确率估计的有效性，实验结果表明在相同推断预算下，MAE准确率估计平均减少了31.4%。

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标签

MAE TailoredBench 准确率估计 模型评估 资源消耗