LLMバックテストにおける時間的リークの測定と補正スコア手法

arXiv stat.ML ・ 2026-08-04

原題: Temporal Leakage in LLM Backtesting: Measurement, Validation, and Adjusted Scores

AI による要約

LLMの訓練カットオフ日時前後の性能比較によるデータ汚染チェックが、実際の知識とリークを分離できていないことを実証した論文。カットオフ近くの時期に対する構造的な知識保持を調整し、正確なリーク測定とスコア補正を行う手法を提案した。LLMの評価指標やベンチマークの信頼性を高める上で重要な知見である。

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