InfiCoder-Eval: Eine systematische Bewertung der Fähigkeiten von Code-Großsprachmodellen zur Beantwortung von Fragen

Konsep Inti

InfiCoder-Eval ist ein umfangreiches Benchmark-Set zur Bewertung der Fähigkeiten von Code-Großsprachmodellen, frei formulierte Fragen zu beantworten, das 234 sorgfältig ausgewählte Fragen aus Stack Overflow umfasst.

Abstrak

InfiCoder-Eval wurde entwickelt, um die Fähigkeiten von Code-Großsprachmodellen in realen Nutzungsszenarien systematisch zu evaluieren. Das Benchmark-Set umfasst 234 sorgfältig ausgewählte Fragen aus Stack Overflow, die 15 Programmiersprachen und 5 Hauptbereiche abdecken. Um die Antwortrichtigkeit zu bewerten, unterstützt InfiCoder-Eval vier Arten von modellfreien Metriken, die von Domänenexperten für jede Frage konkretisiert werden.
Die Autoren haben über 80 Code-Großsprachmodelle systematisch mit InfiCoder-Eval evaluiert und dabei mehrere interessante Erkenntnisse gewonnen:

GPT-4 erreicht einen Gesamtscore von 70,64%, was zwar weit von perfekt entfernt ist, aber immer noch deutlich über den leistungsfähigsten Open-Source-Modellen liegt.
Bei ähnlicher Modellgröße sind Code-Großsprachmodelle in der Regel deutlich stärker als allgemeine Großsprachmodelle, und feinabgestimmte Modelle sind in der Regel deutlich stärker als Basismodelle.
Die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Modellgruppen sind enorm, wobei ein Modell ein anderes mit weniger als 1/10 der Parameter übertreffen kann, was die Bedeutung von Trainingsdaten und Trainingstechniken unterstreicht.
Das empirische Skalierungsgesetz wird für Open-Source-Modelle mit weniger als 50 Milliarden Parametern empirisch bestätigt, aber nicht für größere Modelle.
InfiCoder-Eval ist vollständig Open Source und wird kontinuierlich erweitert, um die Evaluierung von Code-Großsprachmodellen weiter zu fördern.

Statistik

Für GPT-4 erreichen wir einen Gesamtscore von 70,64%.
Für GPT-3.5-turbo erreichen wir einen Gesamtscore von 56,47%.
Das leistungsfähigste Open-Source-Modell, deepseek-coder-33b-instruct, erreicht einen Score von 62,96%.

Kutipan

"GPT-4 ist immer noch weit von perfekt entfernt. Selbst die mächtige GPT-4 erreicht nur 70,64% des Gesamtscores, was im Gegensatz zu den fast 90% in HumanEval steht."
"Es gibt immer noch eine sichtbare Lücke zwischen Open-Source-Modellen und GPT-4. Die Lücke zwischen deepseek-coder-33b-instruct und GPT-4 beträgt etwa 8 Punkte."
"Obwohl es eine allgemeine Tendenz gibt, dass größere Modelle höhere Scores erzielen, unterscheiden sich die Scores zwischen verschiedenen Modellen mit ähnlicher Größe erheblich."

Wawasan Utama Disaring Dari

InfiCoder-Eval

by Linyi Li,Shi... pada arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07940.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie können die Trainingsdaten und -techniken weiter verbessert werden, um die Leistung von Code-Großsprachmodellen in realen Nutzungsszenarien zu steigern?

Um die Leistung von Code-Großsprachmodellen in realen Nutzungsszenarien zu verbessern, können die Trainingsdaten und -techniken weiterentwickelt werden:

Diversifizierung der Trainingsdaten: Durch die Integration einer breiteren Palette von Codebeispielen aus verschiedenen Quellen und Programmiersprachen können die Modelle besser auf die Vielfalt der realen Anwendungsfälle vorbereitet werden.

Verbesserung der Datenqualität: Durch die Bereinigung von Trainingsdaten von Rauschen und Inkonsistenzen sowie die Integration von qualitativ hochwertigen Beispielen kann die Modellleistung gesteigert werden.

Feinabstimmungstechniken: Die Verfeinerung der Feinabstimmungstechniken, insbesondere im Hinblick auf die Anweisungsfolge und das Feedbackmechanismen, kann dazu beitragen, dass die Modelle besser auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Transferlernen: Die Implementierung von Transferlernen, um Wissen aus verwandten Domänen oder Modellen zu übertragen, kann die Effizienz des Trainingsprozesses erhöhen und die Leistung in realen Szenarien verbessern.

Kontinuierliches Training und Anpassung: Durch regelmäßiges Training und kontinuierliche Anpassung an neue Daten und Anforderungen können die Modelle auf dem neuesten Stand gehalten und ihre Leistungsfähigkeit in Echtzeitszenarien optimiert werden.

Wie können die Skalierungsgesetze für Code-Großsprachmodelle über 50 Milliarden Parameter hinaus besser verstanden und genutzt werden?

Um die Skalierungsgesetze für Code-Großsprachmodelle über 50 Milliarden Parameter hinaus besser zu verstehen und zu nutzen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Experimentelle Studien: Durch systematische experimentelle Studien mit Modellen unterschiedlicher Größen können Muster und Trends in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit identifiziert werden.

Analyse von Trainingsdaten: Eine detaillierte Analyse der Trainingsdaten in Bezug auf Größe, Vielfalt und Qualität kann Einblicke in die Anforderungen für größere Modelle liefern und zur Optimierung beitragen.

Modellarchitektur: Die Untersuchung und Anpassung der Modellarchitektur in Bezug auf Skalierbarkeit und Effizienz kann dazu beitragen, die Leistung über 50 Milliarden Parameter hinaus zu verbessern.

Optimierung von Trainingsverfahren: Die Entwicklung und Anwendung fortschrittlicher Trainingsverfahren, die speziell für große Modelle konzipiert sind, kann die Effizienz und Konvergenz verbessern.

Kollaborative Forschung: Die Zusammenarbeit mit anderen Forschern und Organisationen, um Wissen und Ressourcen zu teilen, kann dazu beitragen, die Skalierungsgesetze für große Code-Großsprachmodelle besser zu verstehen und zu nutzen.

Welche zusätzlichen Fähigkeiten, die über die reine Fragenbeantwortung hinausgehen, sind für Code-Großsprachmodelle als Entwicklerunterstützung wichtig und wie können diese evaluiert werden?

Zusätzlich zur reinen Fragenbeantwortung sind für Code-Großsprachmodelle als Entwicklerunterstützung folgende Fähigkeiten wichtig:

Codegenerierung: Die Fähigkeit, Code basierend auf natürlicher Sprache zu generieren, Debugging-Unterstützung zu bieten und Codevorschläge zu machen.

Codeverständnis: Die Fähigkeit, Code zu verstehen, komplexe Codefragmente zu analysieren und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Codeabschnitten herzustellen.

Codeoptimierung: Die Fähigkeit, Code zu optimieren, Effizienzverbesserungen vorzuschlagen und Best Practices in der Codierung zu fördern.

Codevalidierung: Die Fähigkeit, Code auf Fehler zu überprüfen, Sicherheitslücken zu identifizieren und Codequalität zu bewerten.

Die Evaluierung dieser zusätzlichen Fähigkeiten kann durch spezifische Benchmarks und Metriken erfolgen, die die Leistung der Modelle in Bezug auf Codegenerierung, -verständnis, -optimierung und -validierung messen. Domainexperten können Kriterien und Bewertungsmethoden entwickeln, um die Fähigkeiten der Modelle in diesen Bereichen objektiv zu bewerten und zu verbessern.