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English(EN) Obscuring Data Contamination Through Translation: Evidence from Arabic Corpora

新的TACD方法可跨语言检测LLM数据污染

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为“翻译感知污染检测”（TACD）的新方法，用于识别大型语言模型中的数据污染，特别是当污染发生在与评估基准不同的语言时。研究发现，传统的仅限英语的探测方法在模型接触到MMLU和XQuAD等评估数据集的阿拉伯语翻译时，无法有效检测到污染。TACD依赖于跨语言预测一致性，在识别此类污染方面显示出潜力，尽管其有效性因模型而异。 AI

影响 这项研究突显了LLM评估中的一个关键漏洞，并提出了一种提高跨语言基准结果可靠性的方法。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了一种检测LLM数据污染的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Chaymaa Abbas, Nour Shammaa, Mariette Awad ·

    通过翻译隐藏数据污染：来自阿拉伯语语料库的证据

    arXiv:2601.14994v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Data contamination can invalidate benchmark evaluation when a model benefits from memorized evaluation content rather than genuine generalization. Yet contamination is difficult to audit when the exposed content differs in…

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