Llama 4训练作弊爆出惊天丑闻!AI大佬愤而辞职,代码实测崩盘全网炸锅
Meta发布的新模型Llama 4引发质疑,代码能力不佳且存在作弊嫌疑。内部员工爆料称在训练过程中曾混入多个基准测试集以获得良好表现。多位AI研究人员指出Llama 4的表现远逊于SOTA模型,网友普遍对其失望。
Meta发布的新模型Llama 4引发质疑,代码能力不佳且存在作弊嫌疑。内部员工爆料称在训练过程中曾混入多个基准测试集以获得良好表现。多位AI研究人员指出Llama 4的表现远逊于SOTA模型,网友普遍对其失望。
自动评估基准通常通过数据集和评估指标来测试模型的表现。文章介绍了基础概念、设计评估任务、选择合适的评估指标等方法,并指出了其优势与劣势,包括一致性、成本效益、易于理解以及高质量测试集的特性,但同时也提到复杂任务难以保证效果和数据污染的问题。