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NaturalCodeBench: 检视 HumanEval 和自然用户提示对编码性能不匹配的问题
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究评估了Python代码生成的基准测试HumanEval和MBPP，发现现有测试对某些编程概念存在明显偏向，且易完成问题比例高，可能导致模型性能被高估。为此，提出了新的基准测试MBXP和Multilingual HumanEval，以评估多语言环境下的代码生成能力，并发现当前大型语言模型在真实编程挑战中的表现不足。
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关键要点
- 本研究对Python代码生成的基准测试HumanEval和MBPP进行了评估，发现现有测试对某些编程概念存在明显偏向。
- 研究发现易于完成的问题比例高，可能导致模型性能被高估。
- 提出了新的基准测试MBXP和Multilingual HumanEval，以评估多语言环境下的代码生成能力。
- 发现当前大型语言模型在真实编程挑战中的表现不足，尤其是在理解复杂结构和高级编程概念方面。
- 研究还提出了DevBench，评估LLMs在软件开发生命周期各阶段的能力，发现现有模型未能解决相关挑战。
❓
延伸问答
HumanEval和MBPP基准测试的主要问题是什么？
这两个基准测试对某些编程概念存在明显偏向，且易完成问题比例高，可能导致模型性能被高估。
研究中提出了哪些新的基准测试？
研究提出了MBXP和Multilingual HumanEval等新的基准测试，以评估多语言环境下的代码生成能力。
大型语言模型在真实编程挑战中的表现如何？
当前大型语言模型在理解复杂结构和高级编程概念方面的表现不足。
DevBench的目的是什么？
DevBench旨在评估大型语言模型在软件开发生命周期各阶段的能力。
研究发现了什么关于程序员生产力的结论？
研究发现优化的基准性能可以提高程序员的生产力，但与人类表现之间的差距并不成比例。
如何评估大型语言模型的代码编辑能力？
通过CodeEditorBench提供的评估平台，对19个大型语言模型的代码编辑能力进行评估。
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