Ce este contaminarea benchmark-urilor și cum se combate?

Contaminarea benchmarkurilor este o situație în care datele utilizate pentru antrenarea modelului se intersectează sau coincid cu datele pe care se face evaluarea (testarea). Acest lucru duce la rezultate supraestimate, deoarece modelul este deja "cunoscut" cu exemplele de test.

Cum se combate:

• Separare clară a datelor: separare strictă în seturi de antrenament, validare și test fără suprapuneri.
• Verificare pentru suprapuneri: căutare automată și eliminare a duplicatelor sau exemplelor foarte similare între antrenament și test.
• Utilizarea unor seturi noi, independente de date: pentru evaluarea modelului se folosesc date care nu au fost folosite și nu puteau fi folosite în timpul antrenamentului.
• Controlul surselor de date: urmărirea originii datelor pentru a evita ca exemplele de test să ajungă accidental în setul de antrenament.

În contextul modelelor mari de limbaj (LLM), contaminarea este deosebit de critică, deoarece modelele sunt antrenate pe corpuri uriașe, iar seturile de date de test pot ajunge accidental în setul de antrenament, distorsionând rezultatele evaluării.