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超越一刀切：高效评估的定制基准
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内容提要
本研究提出TailoredBench方法，以解决模型快速演变期间大型基准评估的资源消耗问题。定制评估使MAE准确率估计平均降低31.4%。
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关键要点
- 本研究提出TailoredBench方法，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，提高了准确率估计的有效性。
- 实验结果显示，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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