Situación en la que los ejemplos de un conjunto de evaluación aparecieron, total o parcialmente, en los datos de entrenamiento del modelo. Infla las métricas porque el modelo puede recordar en lugar de generalizar. Con LLMs entrenados sobre buena parte de la web es difícil de descartar, lo que obliga a crear conjuntos de prueba nuevos y privados.
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