从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？
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原文中文，约5900字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，对三个代码生成模型在该基准上的表现进行了评估和比较。实验结果表明，这三个模型在生成自包含函数方面的效果明显优于其他任务，但实际项目中的函数大部分依赖不同程度的上下文信息，因此提高模型对上下文信息的考虑和利用能力对于代码生成技术的实际可用性非常重要。该工作由北京大学和华为云Paas技术创新LAB合作完成，论文已被软件工程顶会ICSE 2024录用。
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关键要点
- CoderEval是一个新的代码生成大模型评估基准，评估了三个模型的表现。
- 研究人员从真实开源项目中选取代码生成任务，构建了CoderEval。
- 实验结果显示，三个模型在生成自包含函数方面表现优于其他任务。
- 提高模型对上下文信息的考虑和利用能力对代码生成技术的实际可用性至关重要。
- CoderEval解决了HumanEval的一些问题，提供了更全面的评估。
- CoderEval的组成部分包括生成任务、测试代码和测试环境。
- CoderEval支持函数/方法块级生成，并提供上下文感知能力评估。
- 测试结果显示，ChatGPT在CoderEval上的表现优于其他两个模型。
- CoderEval的目标是成为一个客观、公正、全面的Benchmark，持续推动代码智能社区的研究与落地。
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