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Is Data Contamination Detection Effective for Large Language Models? An Investigation and Evaluation of Assumptions

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在评估中面临的数据污染问题，特别是训练与评估数据重叠的影响。通过审查47篇论文，发现现有检测方法在某些假设下表现接近随机，强调了明确假设和验证有效性的重要性。

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标签

models 大型语言模型 数据污染 有效性 训练数据 评估数据
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