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L2CEval: 评估大型语言模型的语言到代码生成能力
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力，分析了影响性能的因素，并衡量了模型的置信度校准情况。研究结果提供了对LLMs在语言到代码生成方面能力和限制的全面了解，并发布了评估框架和所有模型输出。
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关键要点
- 本研究评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力。
- 研究分析了影响模型性能的因素，包括模型大小、预训练数据、指令调整和提示方法。
- 研究通过 L2CEval 系统评估了 LLMs 在 7 个任务中的表现。
- 研究还衡量了模型的置信度校准情况，并进行了人工评估。
- 研究识别并分析了各种任务和模型的典型失败模式。
- L2CEval 提供了对 LLMs 在语言到代码生成方面能力和限制的全面了解。
- 研究发布了评估框架和所有模型输出，为未来研究奠定基础。
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