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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15877v3
• Date: Mon, 07 Oct 2024 17:23:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:54.240686
• 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: BigCodeBenchは、大規模言語モデル(LLM)に対して、139のライブラリと7つのドメインから1140のきめ細かいタスクに対して、複数の関数呼び出しをツールとして呼び出す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。 そこで本研究では,BigCodeBench-Instructという自然言語指向の変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.56339136017759
• License:
• Abstract: Task automation has been greatly empowered by the recent advances in Large Language Models (LLMs) via Python code, where the tasks ranging from software engineering development to general-purpose reasoning. While current benchmarks have shown that LLMs can solve tasks using programs like human developers, the majority of their evaluations are limited to short and self-contained algorithmic tasks or standalone function calls. Solving challenging and practical 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 tasks via programs, we introduce BigCodeBench, a benchmark that challenges LLMs to invoke multiple function calls as tools from 139 libraries and 7 domains for 1,140 fine-grained tasks. To evaluate LLMs rigorously, each task encompasses 5.6 test cases with an average branch coverage of 99%. In addition, we propose a natural-language-oriented variant of BigCodeBench, BigCodeBench-Instruct, 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）: タスクの自動化は,ソフトウェア開発から汎用推論に至るまで,PythonコードによるLarge Language Models (LLMs) の最近の進歩によって大きく強化されている。 現在のベンチマークでは、LLMが人間の開発者のようなプログラムを使ってタスクを解決できることが示されているが、その評価の大部分は、短命で自己完結したアルゴリズムタスクやスタンドアロンの関数呼び出しに限られている。 困難で実践的な解決には、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、多様な関数呼び出しを活用する能力が必要です。 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。 このベンチマークでは、LCMが139のライブラリと1140のきめ細かいタスクに対して7つのドメインから複数の関数呼び出しを実行するのに挑戦する。 LLMを厳格に評価するために、各タスクは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。 さらに,本研究では,本来のドクストリングを自動的に,必須情報のみで短い命令に変換する,BigCodeBench-Instructという自然言語指向の亜種を提案する。 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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