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自然语言处理评估中的难题：从需要对每个基准进行 LLM 数据污染度测量谈起
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内容提要
该研究报告介绍了Llama系列模型的开源数据污染报告，发现六个多项选择问答基准中存在1%至8.7%不同程度的污染。比较显示，Llama模型在被污染的子集上可以获得超过5%的更高准确率。
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关键要点
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该研究报告介绍了Llama系列模型的开源数据污染情况。
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对六个热门的多项选择问答基准进行了分析。
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发现基准中存在1%至8.7%不同程度的数据污染。
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Llama模型在被污染的子集上准确率比干净子集高出超过5%。
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相关数据和代码可在链接中获取。
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