本文揭示了语言模型评估中训练集-测试集重叠的普遍性及其对结果解读的影响，呼吁开发者公开训练数据或重叠统计数据以提高透明度，并讨论了现有方法的局限性及未来改进方向，其中反直觉的观点是训练集-测试集重叠并非完全负面，理解其存在有助于更好地理解模型的泛化能力。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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