Forschung
arXiv – cs.LG
<h1>Testset-Contamination: Wie Datenlecks generative KI bewerten</h1> <p>In der heutigen KI-Landschaft, in der Sprachmodelle mit riesigen Mengen aus dem Internet trainiert werden, ist die Gefahr, dass Testdaten bereits im Trainingskorpus auftauchen, ein ernstes Problem. Während die Auswirkungen von Datenlecks auf klassische, diskriminative Aufgaben wie Multiple‑Choice‑Fragen bereits gut dokumentiert sind, fehlt bislang eine systematische Untersuchung für generative Evaluierungen.</p> <p>Die neue Studie von
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