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The Emperor's New Clothes in Benchmarking? A Rigorous Examination of Mitigation Strategies for Benchmark Data Contamination in Large Language Models
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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
本研究探讨了基准数据污染对大规模语言模型评估的影响，并系统性检验了现有缓解策略的有效性。结果表明，现有策略未能显著提高抵御污染的能力，强调了设计更有效缓解策略的必要性。
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关键要点
- 基准数据污染（BDC）是指在训练集中包含基准测试样本，这对大规模语言模型（LLM）的评估产生了负面影响。
- BDC导致性能估计虚假膨胀，削弱了评估的可靠性。
- 本研究首次系统性检验了现有的BDC缓解策略的有效性。
- 通过设计新的指标和评估方法，研究结果表明现有策略未能显著提高对污染的抵御能力。
- 研究强调了设计更有效的BDC缓解策略的必要性。
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