Name That LLM
Identify the model behind the text
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- 预计投入
- 25–70 小时
- 难度
- 高级
- 算力
- 仅 CPU
- 评分
- 自动评测
比赛一览
完整规则 ↗- 评分
- Balanced Accuracy Score
- 组队
- 可以组队，每队最多 5 人
- 提交
- 每天最多 5 次；代码在平台的 Notebook 里运行后提交
- 平台提供
- 免费 GPU
- 语言
- 赛题、数据说明和讨论区都是英文
适不适合你
建议先补前置能力
新手适配24/100
学习价值69/100
适合谁
适合具备 NLP 文本分类经验、愿意研究短文本风格特征的参赛者。你需要能处理跨哲学、理工科与创作文本的模型归因任务，并在 Kaggle Notebook 中完成可复现的离线推理提交。
难在哪
最大难点是从仅 40–250 词、且测试提示词从未在训练集出现过的段落中区分 18 个模型；不能依赖主题词或长度等捷径。提交还必须是禁网环境下可在时限内重跑的 Notebook，并输出严格格式的 Parquet 文件。
怎么开始
开始前最好会
- NLP 文本多分类
- 作者归因与风格特征
- Transformer 预训练模型
- 跨提示词泛化验证
- Kaggle Notebook
- Pandas Parquet 文件输出
我们还没从官方页面整理出教程、数据和基线方案，赛题和数据以官方页面为准。
第一次参赛？先读 《没有 GPU 时，如何选仍然能学到好习惯的竞赛》