CatCode: A Comprehensive Evaluation Framework for LLMs on the Mixture of Code and Text

Conceptos Básicos

Category theory provides a comprehensive framework for evaluating LLMs' coding abilities, addressing limitations in current evaluation methods.

Resumen

大規模言語モデル（LLMs）のコーディング能力を評価するための包括的な枠組みであるCatCodeは、現行の評価方法の限界に対処し、カテゴリー理論がLLMsのコーディング能力を総合的に評価するための包括的な枠組みを提供します。この研究では、異なるデータセットにおけるモデルのパフォーマンスを分析し、異なるタスクにおける成功率や失敗要因を明らかにしています。また、モデルが特定のコード変換タスクでどれだけ正確かを示すために実行ベースのテストも使用されています。

Estadísticas

大規模言語モデル（LLMs）：ChatGPT、Text-Davinci、CodeGeeX
データセット：HumanEval-X（159/164）、MBXP（953/974）、MathQA（1734/1881）、Code Contest（97/164）

Citas

Ideas clave extraídas de

CatCode

by Zhenru Lin,Y... a las arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01784.pdf

Consultas más profundas

現在の評価方法とCatCodeフレームワークとの主な違いは何ですか？

現在のプログラム生成モデルの評価方法は、一般的に類似性スコアや実行ベースのテストを使用しています。一方、CatCodeフレームワークは、数学的抽象化を活用し、カテゴリー理論に基づいてプログラム生成能力を包括的かつ標準化された方法で評価します。従来の手法ではタスクごとに異なる設定が必要であったり、特定の問題にフォーカスしたものが多かったりする中、CatCodeフレームワークはカテゴリー理論から着想を得ており、より幅広いコーディング関連タスクを扱うことが可能です。また、データ定義やタスク設計、APIなどが標準化されており再利用性が高くなっています。