Gaperon 团队：基准污染扭曲评测，但测试数据或提升泛化
antoine_chaffin · x · 2026-10-13
Gaperon 模型团队在讨论基准数据污染问题。antoinechaffin 认为，部分被污染数据确实能带来领域外的收益，但这会让评测结果难以解读，领域内提升应明确标注；不过永远只用 OOD 数据也不是办法。
被引用的 zehavoc 原帖指出：这是他们发布 Gaperon 模型时的核心观点之一——当前评测流程被意外的数据污染严重扭曲，但用测试数据训练似乎反而能提升模型的泛化能力。
所属事件:Gaperon 团队发现 OLMo-2 训练集 24% 含 MMLU 原题(2 条相关)→
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