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KMMLU
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在大型语言模型中发现新的韩语 Jamo 级别拼写漏洞
研究人员发现大型语言模型中存在与韩语排版相关的新漏洞，特别是在 Jamo（子字符单元）级别。韩语音节块内的错误会导致输入损坏，从而破坏子词分词，并且标准纠错方法无法修复。一项使用 KMMLU 基准的研究表明，随着 Jamo 级别噪声的增加，大型语言模型的准确性会下降，并且在暴露于这些拼写错误时，内部模型表示会发生偏移。为了解决这个问题，提出了一种“拼写感知思维链”（TACoT）方法，该方法使用探针来检测可能的拼写错误并选择性地应用思维…
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发布新的韩语指令语料库，由Phi-3.5-MoE-instruct生成
研究人员发布了GLAN-QnA-KR，这是一个包含超过30万条记录的大规模韩语指令问答语料库。该语料库使用Microsoft的Phi-3.5-MoE-instruct模型和无种子、驱动式分类的合成管道生成。值得注意的是，该数据集的重复问题率很低，并已针对多个韩语基准进行了污染审计，与测试集的重叠度很小。