awesome-data-contamination

查论文，避坑LLM评估数据污染

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 8 🐛 待处理 1 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 118
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用，无付费版本。

项目预览

awesome-data-contamination 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队lyy1994
GitHubhttps://github.com/lyy1994/awesome-data-contamination
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型awesome-list,data-contamination,evaluation,foundation-models,large-language-models,llm,paper-list,pre-trained-language-models,pre-trained-model
GitHub 星标★ 118
上线时间2024-01-02 00:00:00
代码更新2026-09-28
仓库体积293 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个关于大语言模型评估中数据污染问题的论文列表项目。数据污染指预训练数据中混入下游评估测试集，导致模型评估分数虚高、结果失真。该项目系统整理了相关研究论文，涵盖污染检测方法、影响分析、缓解策略等方向，帮助研究者和工程师了解该领域的研究进展，避免在模型评估时被数据污染误导。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 118

核心亮点

  • 聚焦数据污染这一评估痛点，主题明确
  • 按研究方向分类整理论文，便于检索
  • 持续更新，收录最新研究成果

不足之处

  • 仅提供论文列表，无代码或工具实现
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究LLM评估方法时，排查数据污染风险
  • 设计基准测试时，参考污染检测与缓解策略
  • 撰写相关论文时，快速获取文献综述

替代项目

awesome-llm-evaluation、lm-evaluation-harness、HELM

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