論文の概要: CodeEditorBench: Evaluating Code Editing Capability of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03543v2
- Date: Sat, 6 Apr 2024 04:29:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 11:18:23.667885
- Title: CodeEditorBench: Evaluating Code Editing Capability of Large Language Models
- Title(参考訳): CodeEditorBench: 大規模言語モデルのコード編集能力を評価する
- Authors: Jiawei Guo, Ziming Li, Xueling Liu, Kaijing Ma, Tianyu Zheng, Zhouliang Yu, Ding Pan, Yizhi LI, Ruibo Liu, Yue Wang, Shuyue Guo, Xingwei Qu, Xiang Yue, Ge Zhang, Wenhu Chen, Jie Fu,
- Abstract要約: コードのための大規模言語モデル(LLM)は急速に進化しており、コード編集が重要な機能として現れている。
コード編集タスクにおけるLLMの性能を厳格に評価するための評価フレームワークであるCodeEditorBenchを紹介する。
5つのソースからさまざまなコーディング課題やシナリオをキュレートし、さまざまなプログラミング言語、複雑性レベル、編集タスクをカバーしています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.387195629660994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) for code are rapidly evolving, with code editing emerging as a critical capability. We introduce CodeEditorBench, an evaluation framework designed to rigorously assess the performance of LLMs in code editing tasks, including debugging, translating, polishing, and requirement switching. Unlike existing benchmarks focusing solely on code generation, CodeEditorBench emphasizes real-world scenarios and practical aspects of software development. We curate diverse coding challenges and scenarios from five sources, covering various programming languages, complexity levels, and editing tasks. Evaluation of 19 LLMs reveals that closed-source models (particularly Gemini-Ultra and GPT-4), outperform open-source models in CodeEditorBench, highlighting differences in model performance based on problem types and prompt sensitivities. CodeEditorBench aims to catalyze advancements in LLMs by providing a robust platform for assessing code editing capabilities. We will release all prompts and datasets to enable the community to expand the dataset and benchmark emerging LLMs. By introducing CodeEditorBench, we contribute to the advancement of LLMs in code editing and provide a valuable resource for researchers and practitioners.
- Abstract(参考訳): コードのための大規模言語モデル(LLM)は急速に進化しており、コード編集が重要な機能として現れている。
我々はCodeEditorBenchを紹介した。これは、デバッグ、翻訳、研磨、要求切替を含むコード編集タスクにおけるLLMのパフォーマンスを厳格に評価するために設計された評価フレームワークである。
コード生成のみに焦点を当てた既存のベンチマークとは異なり、CodeEditorBenchは実際のシナリオとソフトウェア開発の実践的な側面を強調している。
5つのソースからさまざまなコーディング課題やシナリオをキュレートし、さまざまなプログラミング言語、複雑性レベル、編集タスクをカバーしています。
19のLCMの評価によると、クローズドソースモデル(特にGemini-UltraとGPT-4)はCodeEditorBenchのオープンソースモデルよりも優れており、問題タイプに基づいたモデルパフォーマンスの違いと、感性の向上が強調されている。
CodeEditorBenchは、コード編集機能を評価する堅牢なプラットフォームを提供することで、LLMの進歩を触媒することを目指している。
コミュニティがデータセットを拡張し、新興LLMをベンチマークできるように、すべてのプロンプトとデータセットをリリースします。
CodeEditorBenchを導入することで、コード編集におけるLLMの進歩に貢献し、研究者や実践者にとって貴重なリソースを提供する。
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