研究团队推出评估框架CodeEditorBench，它专门设计用来测试和评估大型语言模型（LLMs）在代码编辑任务上的表现。想象一下，你有一个智能的编程助手，它可以帮你调试代码中的错误、将代码从一种编程语言翻译成另一种、优化代码性能，甚至根据新的需求来调整代码功能。CodeEditorBench就是这样一个平台，它可以验证这些智能助手在面对真实世界编程挑战时的能力。总的来说，CodeEditorBench是一个全面的评估工具，它不仅可以帮助我们理解现有的编程语言模型的能力，还可以推动这一领域的发展，提高编程效率和代码质量。
项目主页：https://codeeditorbench.github.io
GitHub：https://github.com/CodeEditorBench/CodeEditorBench
数据集：https://huggingface.co/datasets/m-a-p/CodeEditorBench
主要功能和特点：
- 多样化的代码编辑任务： CodeEditorBench涵盖了多种代码编辑任务，包括调试、翻译、优化和需求切换，这些任务都是软件开发过程中常见的活动。
- 实际应用场景： 与仅关注代码生成的现有基准测试不同，CodeEditorBench强调真实世界的场景和软件开发的实际方面。
- 广泛的编程语言和复杂性级别： 评估框架包含了来自不同来源的多样化编码挑战，覆盖了多种编程语言和不同的复杂性级别。
- 开放资源： 研究者计划公开所有的测试数据和基准数据集，以便社区可以扩展数据集并评估新兴的LLMs。
工作原理：
- 数据集构建： 从五个不同的来源收集编程挑战和场景，然后通过特定的方法生成测试用例。
- 问题定义： 为每种代码编辑任务定义了清晰的评估标准，例如对于调试任务，就是找出并修复代码中的错误。
- 模型评估： 使用零样本和少样本提示方法来评估19种不同的LLMs，并使用在线评判系统（OJ）来验证代码的正确性。
具体应用场景：
- 编程辅助工具的开发： CodeEditorBench可以用来评估和改进编程辅助工具，例如代码编辑器或IDE中的代码自动完成功能。
- 教育和培训： 它可以作为教育工具，帮助学生和开发者了解和练习代码编辑的最佳实践。
- 研究和开发： 对于研究LLMs在代码理解和生成方面的学者，CodeEditorBench提供了一个标准化的测试平台，可以用于发表研究成果和比较不同模型的性能。
0条评论