Contamination कई तरीकों से होता है। प्रत्यक्ष समावेशन: benchmark डेटा प्रशिक्षण कॉर्पस में शब्दशः प्रकट होता है (अक्सर benchmark प्रश्नों को होस्ट करने वाली साइटों से वेब स्क्रैपिंग के माध्यम से)। अप्रत्यक्ष रिसाव: प्रशिक्षण डेटा में benchmark प्रश्नों, मॉडल-जनित समाधानों, या व्युत्पन्न सामग्री के बारे में चर्चाएँ शामिल हैं। अस्थायी रिसाव: एक मॉडल का "नए" benchmark पर मूल्यांकन किया जाता है, लेकिन प्रशिक्षण डेटा कटऑफ़ में उस benchmark के प्रारंभिक संस्करण शामिल हैं।
Contamination का पता लगाना सीधा नहीं है। आप प्रशिक्षण डेटा में परीक्षण प्रश्नों के सटीक मिलान खोज सकते हैं, लेकिन paraphrased या आंशिक मिलान पकड़ना कठिन है। कुछ शोधकर्ता membership inference attacks का उपयोग करते हैं — यह जाँचते हुए कि क्या परीक्षण उदाहरणों पर मॉडल का आत्मविश्वास समान अनदेखे उदाहरणों की तुलना में संदेहास्पद रूप से अधिक है। लेकिन इन विधियों में false positives और negatives होते हैं, और प्रशिक्षण डेटा तक पहुँच अक्सर सीमित होती है।
समुदाय कई तरीकों से प्रतिक्रिया दे रहा है: निजी held-out benchmarks जो प्रकाशित नहीं किए जाते (जैसे AI labs के कुछ आंतरिक मूल्यांकन), गतिशील benchmarks जो नियमित रूप से नए प्रश्न उत्पन्न करते हैं, Chatbot Arena (जो स्थैतिक परीक्षण सेट के बजाय वास्तविक उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं का उपयोग करता है), और मॉडल मूल्यांकन रिपोर्ट के एक आवश्यक भाग के रूप में contamination विश्लेषण। मानव मूल्यांकन और लाइव benchmarks की ओर बदलाव आंशिक रूप से contamination समस्या से प्रेरित है।