审计：41 个模型版本预训练披露并不持续改善
原文标题：What Carries Forward? Pretraining Disclosure Across Language Model Releases
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研究基于 2025 年基础模型透明度指数（FMTI）的 24 项预训练指标，审计 17 个模型家族共 41 个条目。24 组相邻版本对比中 11 组得分下降、6 组上升、7 组持平，共 38 项指标丢失、28 项提升；OLMo-2 与 OLMo-3 总分相同但各有三项得失，Llama-3.1 虽优于 Llama-2 却丢失两项数据相关得分。
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审计17个模型家族41个版本，24组相邻对比中11组透明度得分下降、38项指标丢失。
- •基于2025年FMTI的24项预训练指标，审计17个家族共41个模型条目
- •24组相邻版本对比：11组得分下降、6组上升、7组持平，共38项指标丢失、28项提升
- •OLMo-2与OLMo-3总分相同，但各有三项指标得失
- •Llama-3.1总分优于Llama-2，却丢失两项数据相关指标得分
- •语料构成与训练算力方面的披露缺口持续存在
为什么重要：总分持平或上升可能掩盖披露倒退，依赖透明度指数做选型或合规判断的机构需看指标级变化而非总分。
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