論文の概要: TaskEval: Assessing Difficulty of Code Generation Tasks for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21227v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 17:41:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 16:15:11.297875
• Title: TaskEval: Assessing Difficulty of Code Generation Tasks for Large Language Models
• Title（参考訳）: TaskEval: 大規模言語モデルのためのコード生成タスクの難しさを評価する
• Authors: Florian Tambon, Amin Nikanjam, Cyrine Zid, Foutse Khomh, Giuliano Antoniol,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)はコード生成のようなコード関連のタスクに優れていますが、ベンチマーク評価は困難などのタスク特性を見落とします。 本稿では,多種多様なプロンプトと項目応答理論(IRT)を用いてLCMの能力とベンチマークタスク特性を効率的に評価するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.143152327874802
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in code-related tasks like code generation, but benchmark evaluations often overlook task characteristics, such as difficulty. Moreover, benchmarks are usually built using tasks described with one single prompt, despite the formulation of prompts having a profound impact on the outcome. This paper introduces a generalist approach, TaskEval, a framework using diverse prompts and Item Response Theory (IRT) to efficiently assess LLMs' capabilities and benchmark task characteristics, improving the understanding of their performance. Using two code generation benchmarks, HumanEval+ and ClassEval, as well as 5 code generation LLMs, we show that TaskEval is capable of characterizing the properties of tasks. Using topic analysis, we identify and analyze the tasks of respectively 17 and 21 topics within the benchmarks. We also cross-analyze tasks' characteristics with programming constructs (e.g., variable assignment, conditions, etc.) used by LLMs, emphasizing some patterns with tasks' difficulty. Finally, we conduct a comparison between the difficulty assessment of tasks by human-annotators and LLMs. Orthogonal to current benchmarking evaluation efforts, TaskEval can assist researchers and practitioners in fostering better assessments of LLMs. The tasks' characteristics can be used to identify shortcomings within existing benchmarks. This could be used to generate additional related tasks for the evaluation or improvement of LLM.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)はコード生成のようなコード関連のタスクに優れていますが、ベンチマーク評価は困難などのタスク特性を見落とします。 さらに、ベンチマークは通常、1つのプロンプトで記述されたタスクを使用して構築される。 本稿では,多種多様なプロンプトと項目応答理論(IRT)を用いた汎用的手法であるTaskEvalを紹介し,LCMの能力とタスク特性のベンチマークを効率的に評価し,その性能の理解を向上させる。 HumanEval+とClassEvalの2つのコード生成ベンチマークと5つのコード生成LDMを用いて、TaskEvalがタスクの特性を特徴づける能力を示している。 トピック分析を用いて、ベンチマークでそれぞれ17と21のトピックのタスクを特定し、分析する。 また、LLMが使用するプログラミング構造(例えば、変数代入、条件など)を用いてタスクの特性を横断分析し、タスクの難易度でいくつかのパターンを強調する。 最後に、人間のアノテーションによるタスクの難易度評価とLLMによるタスクの難易度評価の比較を行う。 現在のベンチマーク評価の取り組みと直交して、TaskEvalは研究者や実践者がLCMのより良い評価を促進するのを助けることができる。 タスクの特徴は、既存のベンチマーク内の欠点を特定するために使用できる。 これは、LCMの評価や改善のための追加の関連するタスクを生成するために使用できる。

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