标签：过拟合

最近的研究揭示了一个令人惊讶的现象，即许多流行的大规模语言模型（LLMs）存在过拟合问题。尽管一些小型模型如微软的 Phi-3 和 Mistral 8x22B 在推理任务上表现出色，但新研究表明，当前的评估方法可能并未准确反映大模型的真实能力。问题在于，大部分研究依赖于如 GSM8k、MATH 等测试集，而这些数据集可能已被训练数据污染，导致模型在基准测试中的表现被夸大。 Scale AI 的最新论文深入探讨了包括 GPT-4、Gemini、Claude 等在内的多个大模型，发现它们受到基准数据污染的影响。为避免数据污染，Scale AI 创建了新的 GSM1...