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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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关键要点
- 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。
- 现有方法在目标模型与源模型之间不一致时表现不佳。
- TailoredBench方法通过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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