論文の概要: BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15877v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 15:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 20:03:15.670495
• Title: BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions
• Title（参考訳）: BigCodeBench: さまざまな関数呼び出しと複雑な命令によるベンチマークコード生成
• Authors: Terry Yue Zhuo, Minh Chien Vu, Jenny Chim, Han Hu, Wenhao Yu, Ratnadira Widyasari, Imam Nur Bani Yusuf, Haolan Zhan, Junda He, Indraneil Paul, Simon Brunner, Chen Gong, Thong Hoang, Armel Randy Zebaze, Xiaoheng Hong, Wen-Ding Li, Jean Kaddour, Ming Xu, Zhihan Zhang, Prateek Yadav, Naman Jain, Alex Gu, Zhoujun Cheng, Jiawei Liu, Qian Liu, Zijian Wang, David Lo, Binyuan Hui, Niklas Muennighoff, Daniel Fried, Xiaoning Du, Harm de Vries, Leandro Von Werra,
• Abstract要約: Benchは、大規模言語モデルに対して、139のライブラリと7つのドメインから1,140のきめ細かいプログラミングタスクのためのツールとして、複数の関数呼び出しを実行するためのベンチマークである。 評価の結果,LLMは機能コールを正確に使用するための複雑な指示に従うことができず,スコアは最大60%,人的性能は97%と極めて低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.56339136017759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated software engineering has been greatly empowered by the recent advances in Large Language Models (LLMs) for programming. While current benchmarks have shown that LLMs can perform various software engineering tasks like human developers, the majority of their evaluations are limited to short and self-contained algorithmic tasks. Solving challenging and practical programming tasks requires the capability of utilizing diverse function calls as tools to efficiently implement functionalities like data analysis and web development. In addition, using multiple tools to solve a task needs compositional reasoning by accurately understanding complex instructions. Fulfilling both of these characteristics can pose a great challenge for LLMs. To assess how well LLMs can solve challenging and practical programming tasks, we introduce Bench, a benchmark that challenges LLMs to invoke multiple function calls as tools from 139 libraries and 7 domains for 1,140 fine-grained programming tasks. To evaluate LLMs rigorously, each programming task encompasses 5.6 test cases with an average branch coverage of 99%. In addition, we propose a natural-language-oriented variant of Bench, Benchi, that automatically transforms the original docstrings into short instructions only with essential information. Our extensive evaluation of 60 LLMs shows that LLMs are not yet capable of following complex instructions to use function calls precisely, with scores up to 60%, significantly lower than the human performance of 97%. The results underscore the need for further advancements in this area.
• Abstract（参考訳）: 自動化されたソフトウェアエンジニアリングは、プログラミングにおける最近のLarge Language Models(LLMs)の進歩によって、非常に力強くなっています。 現在のベンチマークでは、LLMは人間の開発者のような様々なソフトウェアエンジニアリングタスクを実行できることが示されているが、その評価の大部分は、短くて自己完結したアルゴリズムタスクに限られている。 困難で実用的なプログラミングタスクを解決するには、さまざまな関数呼び出しをデータ分析やWeb開発といった機能を効率的に実装するためのツールとして活用する必要がある。 さらに、複数のツールを使ってタスクを解くには、複雑な命令を正確に理解することで構成的推論が必要である。 これら2つの特徴をフルフィルすることは、LLMにとって大きな課題となる。 このベンチマークでは、LLMが139のライブラリと7つのドメインから1,140のきめ細かいプログラミングタスクのツールとして複数の関数呼び出しを呼び出している。 LLMを厳格に評価するために、各プログラムタスクは5.6のテストケースを含み、平均的なブランチカバレッジは99%である。 また,ベンチの自然言語指向の変種であるベンチ(Benchi)を提案する。 60個のLDMを広範囲に評価したところ、LLMは機能コールを正確に使用するための複雑な命令に従うことができず、スコアは最大60%で、人間の97%よりも大幅に低かった。 結果は、この地域のさらなる進歩の必要性を浮き彫りにした。

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