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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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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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标签

models 基准数据污染 有效性 缓解策略 评估 语言模型
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