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长代码竞技场：长上下文代码模型的一组基准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一个长文本理解的基准测试，包含三个场景和四个难度递增的任务。六个大型语言模型在测试中的性能落后于人类水平。原始数据集和增强数据集上的性能下降验证了缓解数据污染的方法的有效性。
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关键要点
- 介绍了长文本理解的基准测试 XL2Bench。
- 基准测试包含三个场景：小说阅读、论文阅读和法律阅读。
- 设定了四个难度递增的任务：记忆检索、细节理解、整体理解和开放式生成。
- 涵盖了 27 个子任务，平均长度为 100K + 词（英文）和 200K + 字符（中文）。
- 评估了六个大型语言模型在 XL2Bench 上的表现，发现其性能落后于人类水平。
- 观察到原始数据集和增强数据集上的性能下降，验证了缓解数据污染方法的有效性。
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