南洋理工大学 发布 AntiLeak-Bench 数据集, 应用在 大语言模型评估、数据污染 领域

南洋理工大学 本次发布的数据集 AntiLeak-Bench, AntiLeak-Bench是由南洋理工大学和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校等机构联合创建的一个自动化反泄漏基准测试框架。该数据集旨在通过构建包含最新现实世界知识的样本，确保大语言模型（LLMs）的严格无污染评估。数据集通过自动化的工作流程构建，无需人工干预，支持多语言评估，并能够无缝更新以适应新兴的LLMs。AntiLeak-Bench主要应用于大语言模型的评估，旨在解决数据污染问题，确保评估的可靠性和有效性。

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