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Plot2Code：用于评估科学图形代码生成的多模态大型语言模型的综合基准
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究通过L2CEval系统评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力，并分析了影响其性能的因素。该研究还评估了模型的置信度校准情况和输出的程序，并识别了典型的失败模式。提供了对语言模型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模型输出，为未来研究提供基础。
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关键要点
- 大型语言模型在自然语言输入中生成程序的能力强大。
- 研究通过L2CEval系统评估了LLMs在7个任务中的语言到代码生成能力。
- 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。
- 评估了模型的置信度校准情况，并对输出程序进行了人工评估。
- 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。
- 发布了评估框架和模型输出，为未来研究奠定基础。
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