«`html
BigCodeBench: Новый стандарт для оценки больших языковых моделей на практических задачах программирования
BigCode, ведущий разработчик больших языковых моделей (LLM), объявил о выпуске BigCodeBench, нового бенчмарка, разработанного для тщательной оценки программных возможностей LLM на практических и сложных задачах.
Преодоление ограничений существующих бенчмарков
Существующие бенчмарки, такие как HumanEval, имели решающее значение при оценке LLM по задачам генерации кода, но они подверглись критике из-за своей простоты и отсутствия применимости в реальном мире. HumanEval, сфокусированный на компактных фрагментах кода на уровне функций, не представляет сложности и разнообразия задач реального программирования. Кроме того, проблемы, такие как загрязнение и переобучение, снижают надежность оценки обобщения LLM.
Введение BigCodeBench
BigCodeBench был разработан для заполнения этой пробела. Он содержит 1 140 задач на уровне функций, которые ставят перед LLM вызов следовать инструкциям, ориентированным на пользователя, и составлять несколько вызовов функций из 139 различных библиотек. Каждая задача тщательно разработана для имитации реальных сценариев, требуя сложного мышления и навыков решения проблем. Задачи дополнительно проверяются с помощью в среднем 5,6 тестовых случаев на задачу, достигая покрытия ветвей 99%, чтобы обеспечить тщательную оценку.
Компоненты и возможности
BigCodeBench разделен на два основных компонента: BigCodeBench-Complete и BigCodeBench-Instruct. BigCodeBench-Complete фокусируется на завершении кода, где LLM должны завершить реализацию функции на основе подробных инструкций docstring. Это тестирует способность моделей генерировать функциональные и правильные фрагменты кода на основе частичной информации.
BigCodeBench-Instruct, с другой стороны, разработан для оценки LLM, настроенных на инструкции, которые следуют естественноязычным инструкциям. Этот компонент представляет более разговорный подход к описанию задач, отражая то, как реальные пользователи могут взаимодействовать с этими моделями в практических приложениях.
Оценочная система и рейтинг
Для облегчения процесса оценки BigCode предоставил удобную систему, доступную через PyPI, с подробными инструкциями по настройке и предварительно созданными образами Docker для генерации и выполнения кода. Производительность моделей на BigCodeBench измеряется с помощью откалиброванного Pass@1, метрики, оценивающей процент задач, правильно решенных с первой попытки. Эта метрика уточняется с использованием системы рейтинга Эло, аналогичной используемой в шахматах, для ранжирования моделей на основе их производительности по различным задачам.
Вовлечение сообщества и будущие разработки
BigCode призывает сообщество ИИ взаимодействовать с BigCodeBench, предоставляя обратную связь и внося свой вклад в его развитие. Все артефакты, связанные с BigCodeBench, включая задачи, тестовые случаи и оценочную систему, являются открытыми и доступны на платформах, таких как GitHub и Hugging Face. Команда BigCode планирует непрерывно улучшать BigCodeBench, обеспечивая многоязычную поддержку, увеличивая строгость тестовых случаев и гарантируя, что бенчмарк развивается вместе с продвижениями в программных библиотеках и инструментах.
Заключение
Выпуск BigCodeBench является значительным событием в оценке LLM для программных задач. Предоставляя всесторонний и сложный бенчмарк, BigCode стремится расширить границы того, что могут достичь эти модели, в конечном итоге стимулируя область ИИ в разработке программного обеспечения.
Проверьте блог HF, рейтинг и код. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 45 тыс. подписчиков на ML SubReddit.
Пост Meet BigCodeBench by BigCode: The New Gold Standard for Evaluating Large Language Models on Real-World Coding Tasks впервые появился на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Meet BigCodeBench by BigCode: The New Gold Standard for Evaluating Large Language Models on Real-World Coding Tasks.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
