大規模言語モデルのコード編集機能の包括的な評価フレームワーク「CodeEditorBench」

Conceptos Básicos

CodeEditorBenchは、大規模言語モデルのコード編集能力を包括的に評価するための新しい評価フレームワークである。デバッグ、翻訳、最適化、要件変更などの実世界のコード編集タスクを網羅し、19種類の大規模言語モデルの性能を詳細に分析している。

Resumen

CodeEditorBenchは、大規模言語モデルのコード編集能力を包括的に評価するための新しい評価フレームワークである。主な特徴は以下の通り:

1. コード生成に加え、デバッグ、翻訳、最適化、要件変更などの実世界のコード編集タスクを網羅している。
2. 5つのデータソースから7,961個のコード編集課題を収集し、平均44個のテストケースを用意している。
3. オープンソースモデルと非公開モデルの19種類を評価し、性能の違いを分析している。
4. ゼロショット、スリーショット、チェインオブソーの3つの評価手法を用いている。
5. オンラインジャッジシステムを構築し、厳密な評価を行っている。

評価の結果、非公開モデルのGemini-UltraやGPT-4が優れた性能を示す一方で、オープンソースモデルのOpenCI-DS-33Bも高い能力を発揮することが明らかになった。また、モデルの得意分野に差があり、デバッグやトランスレーションでは優れるが、最適化では課題があるなど、モデルの特性が課題によって異なることが分かった。

CodeEditorBenchは、大規模言語モデルのコード編集能力の向上に貢献し、研究者や実務家にとって有用なリソースとなることが期待される。

Estadísticas

コード編集タスクの平均テストケース数は44個
コード編集タスクの最小テストケース数は8個、最大446個

Citas

なし

Ideas clave extraídas de

CodeEditorBench

by Jiawei Guo,Z... a las arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03543.pdf

Consultas más profundas

大規模言語モデルのコード編集能力を更に向上させるためにはどのような課題に取り組む必要があるか。

大規模言語モデルのコード編集能力を向上させるためには、以下の課題に取り組む必要があります。

データの多様性とリアルワールドシナリオの反映: モデルの訓練に使用されるデータセットは、さまざまなプログラミング言語、複雑度レベル、編集タスクを包括する必要があります。リアルワールドのコーディング課題やシナリオを反映することで、モデルの実用性を向上させることが重要です。

評価基準の拡充: 現在の評価基準に加えて、より多角的な評価指標を導入することで、モデルの性能をより包括的に評価できるようになります。例えば、コードの効率性や品質、リファクタリング能力などを評価する指標を導入することが有益です。

プロンプトの最適化: モデルの出力を最適化するために、適切なプロンプト設定が重要です。モデルが適切なコンテキストや指示を受け取ることで、より正確で適切なコードを生成できるようになります。

モデルのトレーニングとファインチューニング: モデルの構造やトレーニング手法の改善や、特定のコード編集タスクに特化したファインチューニングを行うことで、モデルのパフォーマンスを向上させることが重要です。

これらの課題に取り組むことで、大規模言語モデルのコード編集能力をさらに向上させることが可能となります。