Adam Scholl警告基准分数可能被针对性训练刷高
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Adam Scholl警告基准分数可能被针对性训练刷高
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AI 综述
Adam Scholl认为，容易进行基准评测的任务往往也容易用于训练，因此可量化衡量的指标可能被针对性训练推高，导致基准分数与真实能力脱节。 他指出，基准评测和训练之所以存在较大共性，是因为相关任务容易被量化，而量化后的指标又容易通过优化获得更高分；这被视为解释基准成绩与实际表现不一致的一种可能原因。
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最新进展11月11日 06:03
Adam Scholl：容易造基准的任务也容易拿来训练，可量化即可能被刷分报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- AGI HuntAdam Scholl：容易造基准的任务也容易拿来训练，可量化即可能被刷分
Adam Scholl 指出，容易进行基准评测的任务与容易用于训练的任务具有很大共性，量化指标很可能通过针对性训练被抬高。性能可被数值化衡量时，训练大概率能推高该指标，这也解释了基准分数为何常与真实能力脱节。
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