DevBench：软件开发综合基准
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内容提要
本文评估了大型语言模型（LLMs）在代码生成和调试方面的能力，提出了多个基准（如DevEval和DebugBench）。研究表明，LLMs在调试性能上普遍较差，调试复杂性与漏洞类别相关。此外，介绍了TaskBench和BIBench等新框架，以评估LLMs在任务自动化和商业智能中的表现，推动其实际应用的发展。
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Q&A
DevBench是什么？
DevBench是一个用于评估大型语言模型在代码生成和调试方面能力的综合基准。
DebugBench基准的主要内容是什么？
DebugBench是一个包含4,253个实例的调试基准，涵盖主要漏洞类别，评估LLMs的调试能力。
LLMs在调试方面的表现如何？
研究发现，LLMs的调试性能普遍较差，且调试复杂性与漏洞类别相关。
TaskBench框架的功能是什么？
TaskBench框架用于评估LLMs在任务自动化中的能力，分为任务分解、工具调用和参数预测三个阶段。
BIBench基准测试的目的是什么？
BIBench评估LLMs在商业智能领域的数据分析能力，包含11个子任务，推动LLMs在数据分析领域的发展。
如何评估LLMs在任务自动化中的能力？
通过TaskBench框架，评估LLMs在任务分解、工具调用和参数预测等方面的能力。
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