HumanEval-XL: A Multilingual Code Generation Benchmark for Cross-lingual Natural Language Generalization

Core Concepts

HumanEval-XL introduces a comprehensive benchmark for multilingual code generation, addressing the gap in evaluating cross-lingual NL generalization of LLMs.

Abstract

Abstract: Large language models (LLMs) have shown progress in generating codes from textual prompts. Existing benchmarks focus on English-centric code generation, leaving a gap in evaluating multilingual NL to code generation. HumanEval-XL connects 23 NLs and 12 PLs with 22,080 prompts for multilingual LLM evaluation. Introduction: LLMs have advanced in code generation, but benchmarks lack multilingual evaluation. HumanEval-XL pioneers a massively multilingual benchmark for comprehensive assessment. Related Work: Previous benchmarks concentrated on English-centric Python generation. HumanEval-XL surpasses existing benchmarks by connecting multiple NLs and PLs. HumanEval-XL: Design Principles: Task Complexity: Focus on challenging code generation tasks. Language Diversity: Incorporate diverse NLs and PLs for unbiased comparisons. Accessibility: Use data with permissive licenses for research purposes. Dataset Construction: Iterative process using GPT-4 to create a robust benchmark across 23 NLs and 12 PLs. Experiments: Experimental Setup: Top-p sampling with consistent parameters across models. Results: GPT-4 outperforms other models consistently across different PLs and NLs.

Stats

HumanEval-XLは、23の自然言語と12のプログラミング言語を結びつける22,080のプロンプトから成る包括的な評価基準を導入します。

Quotes

Key Insights Distilled From

HumanEval-XL

by Qiwei Peng,Y... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16694.pdf

Deeper Inquiries

どのようにして、HumanEval-XLが既存のベンチマークを超えていると考えられますか？

HumanEval-XLは、23種類の自然言語（NL）と12種類のプログラミング言語（PL）を結びつけた大規模な多言語コード生成ベンチマークであり、これまで存在するベンチマークではカバーされていなかった領域に焦点を当てています。従来のベンチマークは英語中心であったり、限られた数の自然言語に制約されていたりしたが、HumanEval-XLはこの欠陥を補うことで他を凌駕しています。さらに、異なる自然言語間で意味が等価に表現されるタスクにおいて現在のLLMが苦戦していることも明らかにしました。このような幅広いニーズや挑戦への対応から見ても、HumanEval-XLは他の既存ベンチマークよりも包括的かつ先進的だと考えられます。

多言語コード生成におけるLLM の能力を総合的評価するためにはどんなアプローチが最適ですか？

多言語コード生成能力を総合的評価する際に重要なアプローチは以下です： タスク複雑性：コード生成タスクはその困難さから優れた評価基準です。pass@kメトリック（Chen et al., 2021）を使用し，LLMs のコーディング問題解決能力 を測定します。 言語多様性：幅広い自然言語やプログラム言語データセット を取り入れ，公平且つ洗練された比較分析 を行います。 アクセシビリティ：許可付きライセンス下で利用可能なデータソースから情報収集し，柔軟性及び再利用性確保します。 これらアプローチ全体では，異質なデータソースや豊富なテストケース数等 考慮しつつ，効果的・包括 的評価フレーム ワー ク を 構築す るこ と が 最 適 だろう。

この 研究が将来 的 な 研究 にど のよう 重要示唆与え

本研究では、「cross-lingual NL generalization of LLMs」(LLMs の跨国境 自然 言 語性一般 化) 分野内 の未開発領域へ光 を当て ，将 来 的 研 究向上方向指針 提供しました 。特定ファ ミリごとパフォーメン ス差別化 及び LL Mサイズ変更時 定量関係把握等,今後同様実験展開推奨．また,各NL家族毎パフォーメンス比較分析通じ ,異文化圏間 コード生成任務遂行困難度強く示唆．これ以上深掘り及び改善必要．加え,提案手法有益故 ,今後同系列研究展開期待高まっています。