Fugu-MT 論文翻訳(概要): PyBench: Evaluating LLM Agent on various real-world coding tasks

論文の概要: PyBench: Evaluating LLM Agent on various real-world coding tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16732v2
Date: Sat, 3 Aug 2024 03:00:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 20:09:27.135388
Title: PyBench: Evaluating LLM Agent on various real-world coding tasks
Title（参考訳）: PyBench: さまざまな実世界のコーディングタスクにおけるLLMエージェントの評価
Authors: Yaolun Zhang, Yinxu Pan, Yudong Wang, Jie Cai,
Abstract要約: PyBenchは、現実世界のタスクの5つの主要なカテゴリをカバーするベンチマークで、10種類以上のファイルをカバーする。我々の評価は、現在のオープンソースLLMがこれらのタスクに苦戦していることを示している。微調整された8Bサイズモデル: textbfPyLlama3はPyBench上でエキサイティングなパフォーマンスを実現します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.347173063163138
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The LLM Agent, equipped with a code interpreter, is capable of automatically solving real-world coding tasks, such as data analysis and image editing. However, existing benchmarks primarily focus on either simplistic tasks, such as completing a few lines of code, or on extremely complex and specific tasks at the repository level, neither of which are representative of various daily coding tasks. To address this gap, we introduce \textbf{PyBench}, a benchmark encompassing five main categories of real-world tasks, covering more than 10 types of files. Given a high-level user query and related files, the LLM Agent needs to reason and execute Python code via a code interpreter for a few turns before making a formal response to fulfill the user's requirements. Successfully addressing tasks in PyBench demands a robust understanding of various Python packages, superior reasoning capabilities, and the ability to incorporate feedback from executed code. Our evaluations indicate that current open-source LLMs are struggling with these tasks. Hence, we conduct analysis and experiments on four kinds of datasets proving that comprehensive abilities are needed for PyBench. Our fine-tuned 8B size model: \textbf{PyLlama3} achieves an exciting performance on PyBench which surpasses many 33B and 70B size models. Our Benchmark, Training Dataset, and Model are available at: {https://github.com/Mercury7353/PyBench}
Abstract（参考訳）: LLMエージェントはコードインタプリタを備えており、データ解析や画像編集といった現実世界のコーディングタスクを自動的に解くことができる。しかし、既存のベンチマークは主に、数行のコードを完成させたり、リポジトリレベルで非常に複雑で特定のタスクにフォーカスする。このギャップに対処するために,10種類以上のファイルをカバーする,現実世界タスクの5つの主要なカテゴリを含むベンチマークである \textbf{PyBench} を紹介した。高いレベルのユーザクエリと関連するファイルが与えられているため、LLM Agentは、ユーザの要求を満たすために正式な応答を行う前に、コードインタプリタを介してPythonコードを数回、推論し実行する必要がある。 PyBenchのタスクにうまく対処するには、さまざまなPythonパッケージの堅牢な理解、優れた推論機能、実行済みコードからのフィードバックを組み込む機能が必要である。我々の評価は、現在のオープンソースLLMがこれらのタスクに苦戦していることを示している。したがって、PyBenchには包括的能力が必要であることを示す4種類のデータセットの分析と実験を行う。我々の微調整された8Bサイズモデル: \textbf{PyLlama3} は、多くの33Bおよび70Bサイズモデルを超えるPyBench上でエキサイティングなパフォーマンスを達成する。ベンチマーク、トレーニングデータセット、モデルは以下の通りである。

関連論文リスト

CodexGraph: Bridging Large Language Models and Code Repositories via Code Graph Databases [13.733229886643041]
大きな言語モデル(LLM)は、HumanEvalやMBPPのようなスタンドアロンのコードタスクに優れていますが、コードリポジトリ全体の処理に苦労しています。類似性に基づく検索は複雑なタスクではリコールが低いことが多いが、手動ツールやAPIは通常タスク固有であり、専門家の知識を必要とする。我々は,LLMエージェントをコードリポジトリから抽出したグラフデータベースインターフェースと統合するシステムであるCodexGraphを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-07T17:13:59Z)
MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains [54.117238759317004]
大規模マルチタスクエージェント理解(MMAU)ベンチマークは、複雑な環境設定を必要としない包括的なオフラインタスクを特徴としている。ツールユース、DAG(Directed Acyclic Graph)QA、データサイエンスと機械学習コーディング、コンテストレベルのプログラミング、数学の5分野にわたるモデルを評価する。 3K以上の異なるプロンプトを含む20の精巧に設計されたタスクにより、MMAUはLLMエージェントの強度と限界を評価するための包括的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-18T00:58:41Z)
Granite-Function Calling Model: Introducing Function Calling Abilities via Multi-task Learning of Granular Tasks [35.97890508648945]
我々はApache 2.0ライセンスの下で-20B-FUNCTIONCALLINGモデルを紹介します。モデルは7つの基本的なタスクに対してマルチタスクトレーニングアプローチを使用してトレーニングされる。 20B-FUNCTIONCALLINGは、7つの異なる評価データセットにおいて、複数のタスクに対してより一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T17:47:26Z)
BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions [72.56339136017759]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-22T15:52:04Z)
DyPyBench: A Benchmark of Executable Python Software [18.129031749321058]
我々は、Pythonプロジェクトの最初のベンチマークであるDyPyBenchを紹介します。ベンチマークには、さまざまなアプリケーションドメインから50の人気のあるオープンソースプロジェクトが含まれており、合計681万行のPythonコードと30万のテストケースが含まれている。我々は、DyPyBenchが他の動的解析の基礎を提供し、Pythonコードの実行時の振る舞いを研究することを想定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-01T13:53:15Z)
Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents [76.95566120678787]
この研究は、Pythonコードを使用して、Large Language Model(LLM)エージェントのアクションを統一されたアクション空間(CodeAct)に統合することを提案する。 Pythonインタプリタと統合されたCodeActは、コードアクションを実行し、事前アクションを動的に修正したり、マルチターンインタラクションを通じて新しい観察に新しいアクションを発行することができる。 CodeActのパフォーマンス向上は、解釈可能なコードを実行し、自然言語を使ってユーザとコラボレーションすることで、環境と対話するオープンソースのLLMエージェントを構築する動機となります。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-01T21:38:58Z)
ML-Bench: Evaluating Large Language Models and Agents for Machine Learning Tasks on Repository-Level Code [76.84199699772903]
ML-Benchは、既存のコードリポジトリを利用してタスクを実行する現実世界のプログラミングアプリケーションに根ざしたベンチマークである。 LLM(Large Language Model)とAIエージェントの両方を評価するために、事前に定義されたデプロイメント環境でLLMのテキスト-コード変換を評価するML-LLM-Benchと、Linuxサンドボックス環境でエンドツーエンドのタスク実行で自律エージェントをテストするML-Agent-Benchの2つの設定が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T12:03:21Z)
PPTC Benchmark: Evaluating Large Language Models for PowerPoint Task Completion [96.47420221442397]
我々はPowerPoint Task Completionベンチマークを導入し、大規模言語モデルがマルチターン・マルチモーダル命令を完了する能力を評価する。また,ラベルAPIシーケンスではなく,予測ファイルに基づいてLCMが命令を終了するかどうかを評価するPTX-Match評価システムを提案する。その結果、GPT-4はシングルターン対話テストにおいて75.1%の精度で他のLLMよりも優れていたが、セッション全体を完成させる際の課題に直面しており、セッションの精度は6%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T08:06:35Z)
LongBench: A Bilingual, Multitask Benchmark for Long Context Understanding [58.20031627237889]
LongBenchは、コンテキスト理解のための最初のバイリンガルでマルチタスクのベンチマークである。英語と中国語の6つのタスクカテゴリにまたがる21のデータセットで構成され、平均的な長さは6,711語(英語)と13,386文字(中国語)である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-28T11:53:40Z)
LLMeBench: A Flexible Framework for Accelerating LLMs Benchmarking [26.413008616554816]
言語に関係なく,任意のNLPタスクに対してLLM(Large Language Models)を評価するために,シームレスにカスタマイズできるLLMeBenchフレームワークを紹介した。特定のデータセットとタスクは、20行未満のコードで所定のLLMに対して評価できると同時に、カスタムデータセット、モデル、タスクのためのフレームワークを完全な柔軟性で拡張することができる。このフレームワークは、約296Kのデータポイントを含む90の実験的なセットアップ内で53の公開データセットを使用して、31のユニークなNLPタスクでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-09T13:22:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。