评估基准BigCodeBench，它专门用来测试大型编程语言模型（LLMs）在代码生成方面的能力。这个基准通过设计具有多种功能调用和复杂指令的编程任务，来挑战和评估这些模型是否能够像人类开发者一样解决实际的编程问题。通过这种评估，研究人员和开发人员可以更好地理解LLMs在编程任务中的表现，以及它们在实际应用中的潜力和局限性。
- 项目主页：https://bigcode-bench.github.io
- GitHub：https://github.com/bigcode-project/bigcodebench
- Demo：https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcodebench-leaderboard
例如，我们需要开发一个网络应用程序，该程序需要从HTTPS服务器检索响应。使用BigCodeBench，我们可以设计一个任务，要求模型调用管理SSL上下文、处理套接字连接并确保以特定格式返回响应的多个函数。BigCodeBench将评估模型是否能够准确地使用这些函数，并按照正确的顺序执行它们，以完成整个任务。
主要功能：
- 编程任务评估：BigCodeBench能够评估LLMs在执行具有多个步骤和复杂逻辑的编程任务时的表现。
- 多库函数调用：它要求模型能够调用来自不同库的多种函数，以实现数据分析、网络应用等复杂的功能。
主要特点：
- 多样性：基准测试涵盖了来自139个库的723个函数调用，覆盖了7个不同的领域。
- 复杂性：任务设计包含了复杂的指令，需要模型进行组合推理，以正确执行一系列功能。
- 细粒度：基准测试包含1,140个细粒度的编程任务，每个任务都有5.6个测试用例，平均分支覆盖率达到99%。
工作原理：
- BigCodeBench通过人机协作的方式构建，利用LLMs生成编程任务、重构程序和添加测试用例，同时在人类专家的监督下进行。
- 它采用了一种新颖的框架，通过三阶段的构建过程：数据合成、半自动程序重构和测试用例生成、人类审核。
- 为了评估LLMs，BigCodeBench设计了开放式的测试用例，根据不同的输入检查特定的行为。
具体应用场景：
- 软件开发：在实际的软件开发过程中，BigCodeBench可以用来评估和提高LLMs编写和重构代码的能力。
- 教育和研究：在学术研究和教育领域，BigCodeBench可以作为教学工具，帮助学生和研究人员理解复杂的编程概念和最佳实践。
- 自动化测试：在软件测试中，它可以用于自动化测试代码生成模型的性能。
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