INCONVENIENT：评估 LLM 便利样本泛化能力的新基准
原文标题：INCONVENIENT: A Benchmark to Assess LLM Generalization Capabilities from Convenience Samples
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论文提出 INCONVENIENT 基准，直接扰动训练分布中的特征-目标关系，同时保留原始总体分布作为部署环境，以研究模型对便利采样偏差的鲁棒性。该基准包含 200 个表格分类与回归数据集，生成约 15500 个偏移训练分布，导致显著性能退化。
- 问题
- 表格模型训练数据常来自便利采样，与部署总体分布不一致，现有基准未隔离这种偏差。
- 方法
- 直接扰动训练分布中的特征-目标关系，同时保留原始总体分布作为部署环境，构建受控偏移。
- 结果
- 200 个表格分类与回归数据集，约 15500 个偏移训练分布，导致显著性能退化
- 影响
- 为表格模型和 LLM 提供更贴近真实部署的鲁棒性评测，暴露便利采样带来的泛化风险。
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