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Predicting the Performance of Large Language Models on Closed Book Question Answering Tasks Using Pre-training Available Information
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了SMI指标，解决了封闭书籍问答任务中大型语言模型表现的预测问题，强调了数据构建和知识保持的挑战。实验证明SMI与模型准确性之间存在强线性相关性，为资源优化和数据对齐提供了重要见解。
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关键要点
- 本研究提出了SMI指标，解决了封闭书籍问答任务中大型语言模型表现的预测问题。
- 研究强调了数据构建和知识保持的挑战。
- 实验证明SMI与模型在CBQA任务中准确性之间存在强线性相关性。
- SMI指标为资源优化和数据对齐提供了重要见解。
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