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CAME：对比自动模型评估
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了基于对比学习的自动模型评估（CAME）框架，通过在未标记/未见测试集上进行推导，建立了模型性能与对比损失之间的可预测关系，从而克服了现有自动模型评估方法中依赖训练集的问题，并在性能上显著超越了之前的工作。
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关键要点
- 提出了基于对比学习的自动模型评估（CAME）框架。
- 通过在未标记/未见测试集上进行推导，建立了模型性能与对比损失之间的可预测关系。
- 克服了现有自动模型评估方法中依赖训练集的问题。
- 在性能上显著超越了之前的工作。
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