[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-benchmark-contamination::ru":3,"gloss-cluster-benchmark-contamination::ru":23,"gloss-next-benchmark-contamination::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"benchmark-contamination","core-ai","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)","Загрязнение бенчмарка (также утечка данных или тестового набора) происходит, когда вопросы и ответы из публичного бенчмарка попадают в обучающие данные модели. Тогда модель «набирает» высокий балл отчасти потому, что запомнила тест, а не потому, что действительно его решает, — как студент, заранее увидевший экзамен. Поскольку передовые модели обучаются на огромных веб-выгрузках, а популярные бенчмарки разбросаны по всему интернету, некоторое загрязнение — обычное дело, и это одна из причин, почему цифры из рейтингов могут завышать реальные способности. Для разработчиков, сравнивающих модели, вывод такой: не выбирайте модель по одним лишь опубликованным баллам бенчмарков. Модель, возглавляющая рейтинг, может оказаться не лучшей на вашей реальной задаче. Практическая заметка: соберите небольшой приватный набор для оценки из собственных реальных входов и ожидаемых выходов, держите его подальше от логов промптов, которые могут пойти в обучение, и сравнивайте кандидатов напрямую на нём. Ваш собственный отложенный набор гораздо надёжнее публичного бенчмарка, который модель, возможно, уже видела.","Загрязнение бенчмарка — попадание публичного теста в обучающие данные: модель набирает высокий балл отчасти потому, что запомнила экзамен, а не решает его.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"knowledge-cutoff","Дата отсечения знаний (Knowledge Cutoff)",{"slug":15,"name":16},"llm-benchmark","Бенчмарк LLM (LLM Benchmark)",{"slug":18,"name":19},"overfitting","Переобучение (Overfitting)",{"slug":21,"name":22},"synthetic-data","Синтетические данные (Synthetic Data)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":31},"direct-preference-optimization","Прямая оптимизация предпочтений (DPO)"]