Contamination Testing: differenze tra le versioni
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|NomeInglese=Contamination Testing | |||
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Test che permettono di determinare se e quanto un determinato dataset che viene utilizzato per il benchmarking di un modello di linguaggio sia stato "visto" dal modello durante il training, inficiando in questo modo i risultati del benchmark. | Test che permettono di determinare se e quanto un determinato dataset che viene utilizzato per il benchmarking di un modello di linguaggio sia stato "visto" dal modello durante il training, inficiando in questo modo i risultati del benchmark. | ||
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* [[Functional Benchmarks for Robust Evaluation of Reasoning Performance, and the Reasoning Gap (29/02/2024)]] | * [[Functional Benchmarks for Robust Evaluation of Reasoning Performance, and the Reasoning Gap (29/02/2024)]] | ||
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|title=Contamination Testing | |||
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|keywords=test, dataset, benchmark, modello di linguaggio, training, risultati, valutazione, performance, inficiare, contaminazione | |||
|description=I Contamination Testing sono test che permettono di determinare se e quanto un dataset utilizzato per il benchmarking di un modello di linguaggio sia stato già visto dal modello durante la fase di training, compromettendo l'affidabilità dei risultati del benchmark. | |||
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Versione attuale delle 13:46, 17 ago 2024
| Contamination Testing | |
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| Nome Inglese | Contamination Testing |
| Sigla | |
Test che permettono di determinare se e quanto un determinato dataset che viene utilizzato per il benchmarking di un modello di linguaggio sia stato "visto" dal modello durante il training, inficiando in questo modo i risultati del benchmark.
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