约翰霍普金斯大学 发布 ICL CIPHERS 数据集, 应用在 密码学、自然语言处理 领域

约翰霍普金斯大学 本次发布的数据集 ICL CIPHERS, ICL CIPHERS是一种基于密码学中的替换密码的上下文学习（ICL）任务改革框架。通过将输入数据中的部分标记替换为其他（无关）标记，使得英文句子对人类来说难以理解，但设计上存在一个潜在的固定模式，使得这种替换是可逆的。这种双射（可逆）密码确保即使在变换之后，任务在某些抽象意义上仍然是有明确定义的。该数据集旨在研究大型语言模型（LLMs）是否能够通过双射映射解决ICL CIPHERS，从而量化ICL中的“学习”能力。

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