Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

== Промпт для подготовки статьи == Работа над статьёй начинается с подробного промпта, в котором заранее заданы тема, целевая аудитория, стиль, структура, требования к оформлению формул, внутренних ссылок и научных источников. <div style="border:1px solid #aaa; background:#ffffe8; padding:1.2em; margin:1em 0;"> Напиши подробную академическую статью для machinelearning.ru в формате MediaWiki по теме «Контаминация бенчмарков больших языковых моделей». Целевая аудитория — студенты и специалисты по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка и прикладной математике. Стиль — энциклопедический, строгий, но понятный новичку. Все формулы, переменные, индексы и математические обозначения оформляй только через <nowiki><tex>...</tex></nowiki>. Важные термины оформляй как внутренние ссылки <nowiki>[[...]]</nowiki>. Добавь преамбулу с точным определением темы и объяснением, почему контаминация бенчмарков важна для оценки больших языковых моделей. После преамбулы добавь <nowiki>__TOC__</nowiki>. Структуру статьи выбери самостоятельно, но обязательно раскрой разделы: «Терминология и базовые понятия», «Исследовательский контекст», «Причины и источники контаминации», «Виды контаминации», «Математическое описание задачи», «Влияние на оценку качества моделей», «Методы обнаружения контаминации», «Методы предотвращения и деконтаминации», «Практический протокол аудита бенчмарка», «Ограничения существующих методов», «Типичные ошибки при оценке LLM», «Современные исследования и примеры», «Значение для науки и практики», «См. также», «Примечания» с <nowiki><references /></nowiki>, «Литература», «Ссылки» и категории. Используй таблицы MediaWiki там, где они помогают: например, для сравнения видов контаминации, методов обнаружения, этапов аудита или типичных ошибок. Используй только реальные надёжные источники: статьи ACL, EMNLP, NAACL, NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, TMLR, AAAI, KDD, WWW, arXiv-препринты известных исследовательских групп, технические отчёты крупных организаций, официальные страницы датасетов, бенчмарков и проектов. Источники оформляй через <nowiki><ref name="...">...</ref></nowiki>. Не выдумывай авторов, названия, годы, DOI, конференции, ссылки и репозитории. Обязательно различай близкие понятия: контаминацию обучающей выборки, утечку тестовых данных, memorization, data leakage, benchmark overfitting, prompt leakage и intentional benchmark gaming. Если термин имеет несколько трактовок, объясни их нейтрально и со ссылками. Статья должна быть содержательной, интересной, без воды, повторов и следов LLM. Итог выдай сразу полным MediaWiki-кодом, готовым для вставки на страницу. </div>

Возврат к странице Обсуждение:Машинное забывание.