Ein sich weiterentwickelnder Benchmark für die Codegenerierung, der auf realen Coderepositories ausgerichtet ist

Core Concepts

EvoCodeBench ist ein neuer Benchmark für die Codegenerierung, der auf realen Coderepositories ausgerichtet ist und umfassende Annotationen sowie robuste Bewertungsmetriken bietet. Er ist ein sich weiterentwickelnder Benchmark, um Datenlecks zu vermeiden.

Abstract

Der Artikel stellt einen neuen Benchmark für die Codegenerierung namens EvoCodeBench vor. EvoCodeBench hat drei Hauptmerkmale: EvoCodeBench ist auf reale Coderepositories ausgerichtet und stimmt in mehreren Dimensionen, wie der Codeverteilung und der Abhängigkeitsverteilung, mit der Realität überein. EvoCodeBench bietet umfassende Annotationen, wie Anforderungen, Referenzcode und Referenzabhängigkeiten, sowie robuste Bewertungsmetriken wie Pass@k und Recall@k. EvoCodeBench ist ein sich weiterentwickelnder Benchmark, um Datenlecks zu vermeiden. Die Autoren veröffentlichen die erste Version, EvoCodeBench-2403, mit 275 Samples aus 25 realen Repositorys. Basierend auf EvoCodeBench schlagen die Autoren eine repositorybasierte Codegenerierung vor, bei der Modelle den Code basierend auf Anforderungen und einem vollständigen Repository erstellen sollen. Die Autoren evaluieren 10 gängige Sprachmodelle auf EvoCodeBench und analysieren deren Stärken und Schwächen bei der repositorybasierten Codegenerierung.

Stats

Die durchschnittliche Anzahl der Abhängigkeiten pro Programm in EvoCodeBench-2403 liegt bei 3,46, was nahe an dem Durchschnitt von 3,22 in 500 realen Repositorys ist. Der Anteil von eigenständigen und nicht-eigenständigen Funktionen in EvoCodeBench-2403 beträgt 27% bzw. 73%, was ebenfalls dem Durchschnitt in 500 realen Repositorys entspricht.

Quotes

"EvoCodeBench aligns with real-world repositories in multiple dimensions, e.g., code distributions and dependency distributions." "EvoCodeBench offers comprehensive annotations (e.g., requirements, reference code, and reference dependencies), and robust evaluation metrics (e.g., Pass@k and Recall@k)." "EvoCodeBench is an evolving benchmark to avoid data leakage."

Key Insights Distilled From

EvoCodeBench

by Jia Li,Ge Li... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00599.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte EvoCodeBench um mehrsprachige Samples und Codebeispiele erweitert werden, um die Generalisierungsfähigkeit von Sprachmodellen besser zu evaluieren?

Um die Generalisierungsfähigkeit von Sprachmodellen besser zu evaluieren, könnte EvoCodeBench durch die Integration mehrsprachiger Samples und Codebeispiele erweitert werden. Dies würde es ermöglichen, die Leistung der Sprachmodelle in verschiedenen Sprachen zu testen und ihre Fähigkeit zur Codegenerierung in verschiedenen Programmiersprachen zu bewerten. Hier sind einige Schritte, wie dies umgesetzt werden könnte: Mehrsprachige Anforderungen: Stellen Sie sicher, dass die Anforderungen für die Codegenerierung in verschiedenen Sprachen verfügbar sind. Dies könnte bedeuten, dass die Anforderungen in verschiedenen Sprachen verfasst werden müssen, um die Vielseitigkeit der Sprachmodelle zu testen. Codebeispiele in verschiedenen Sprachen: Integrieren Sie Codebeispiele aus verschiedenen Programmiersprachen in EvoCodeBench. Dies würde es ermöglichen, die Fähigkeit der Sprachmodelle zu bewerten, Code in verschiedenen Sprachen zu generieren. Multilinguale Annotations: Fügen Sie multilinguale Annotations hinzu, um sicherzustellen, dass die Sprachmodelle in der Lage sind, Anforderungen in verschiedenen Sprachen zu verstehen und entsprechenden Code zu generieren. Diversität der Daten: Stellen Sie sicher, dass die mehrsprachigen Samples und Codebeispiele eine breite Palette von Sprachen und Programmiersprachen abdecken, um die Generalisierungsfähigkeit der Sprachmodelle umfassend zu testen. Durch die Erweiterung von EvoCodeBench um mehrsprachige Daten können Forscher und Entwickler die Fähigkeit von Sprachmodellen zur Codegenerierung in verschiedenen Sprachumgebungen besser verstehen und bewerten.

Wie könnten zusätzliche Kontextinformationen in EvoCodeBench integriert werden, um die Leistung der Sprachmodelle bei der repositorybasierten Codegenerierung weiter zu verbessern?

Um die Leistung der Sprachmodelle bei der repositorybasierten Codegenerierung weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Kontextinformationen in EvoCodeBench integriert werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte: Cross-File-Abhängigkeiten: Durch die Integration von Informationen über Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Dateien in einem Repository können die Sprachmodelle ein umfassenderes Verständnis des gesamten Projekts entwickeln und genauer Code generieren. Historische Kontexte: Einbeziehung von historischen Änderungen und Kommentaren in den Code, um den Sprachmodellen einen Einblick in die Entwicklungsgeschichte des Codes zu geben und ihnen zu helfen, fundierte Entscheidungen bei der Generierung neuer Codeabschnitte zu treffen. Datenflussanalyse: Durch die Analyse des Datenflusses innerhalb des Codes können die Sprachmodelle besser verstehen, wie Daten durch das System fließen, und genauen Code generieren, der den Datenfluss berücksichtigt. Code-Metriken: Integration von Metriken wie Codekomplexität, Testabdeckung und Codequalität in die Kontextinformationen, um den Sprachmodellen zu helfen, qualitativ hochwertigen und wartbaren Code zu generieren. Durch die Bereitstellung zusätzlicher Kontextinformationen in EvoCodeBench können die Sprachmodelle besser auf die Anforderungen von repositorybasierten Codegenerierungsaufgaben vorbereitet werden und präzisere und zuverlässigere Ergebnisse liefern.

Wie könnten die Bewertungsmetriken in EvoCodeBench weiterentwickelt werden, um die Qualität der generierten Lösungen umfassender zu erfassen?

Um die Qualität der generierten Lösungen umfassender zu erfassen, könnten die Bewertungsmetriken in EvoCodeBench weiterentwickelt werden. Hier sind einige Ansätze, wie die Bewertungsmetriken verbessert werden könnten: Komplexitätsmetriken: Integration von Metriken zur Bewertung der Codekomplexität in die Bewertungsmetriken. Dies könnte helfen, die Lesbarkeit und Wartbarkeit des generierten Codes zu bewerten. Testabdeckung: Einbeziehung von Testabdeckungsmetriken in die Bewertung, um sicherzustellen, dass der generierte Code ausreichend getestet ist und den Anforderungen entspricht. Fehlererkennung: Entwicklung von Metriken zur Fehlererkennung, um die Fähigkeit der Sprachmodelle zu bewerten, Fehler im generierten Code zu identifizieren und zu beheben. Kontextbezogene Metriken: Berücksichtigung von kontextbezogenen Metriken, die die Genauigkeit und Relevanz des generierten Codes im Hinblick auf den spezifischen Anwendungsfall bewerten. Benutzerfeedback: Einbeziehung von Benutzerfeedback in die Bewertungsmetriken, um die tatsächliche Nützlichkeit und Anwendbarkeit des generierten Codes aus der Perspektive der Endbenutzer zu bewerten. Durch die Weiterentwicklung der Bewertungsmetriken in EvoCodeBench können Forscher und Entwickler ein umfassenderes Verständnis der Leistung der Sprachmodelle bei der Codegenerierung gewinnen und sicherstellen, dass die generierten Lösungen den Anforderungen von realen Projekten entsprechen.