論文の概要: FEA-Bench: A Benchmark for Evaluating Repository-Level Code Generation for Feature Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06680v1
• Date: Sun, 09 Mar 2025 16:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:51:10.733227
• Title: FEA-Bench: A Benchmark for Evaluating Repository-Level Code Generation for Feature Implementation
• Title（参考訳）: FEA-Bench: 機能実装のためのリポジトリレベルのコード生成評価ベンチマーク
• Authors: Wei Li, Xin Zhang, Zhongxin Guo, Shaoguang Mao, Wen Luo, Guangyue Peng, Yangyu Huang, Houfeng Wang, Scarlett Li,
• Abstract要約: FEA-Benchは、大規模な言語モデルがコードリポジトリ内でインクリメンタルな開発を行う能力を評価するために設計されたベンチマークである。 83のGitHubリポジトリからのプルリクエストを収集し、ルールベースとインテントベースのフィルタリングを使用して、新機能開発にフォーカスしたタスクインスタンスを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.14778133391999
• License:
• Abstract: Implementing new features in repository-level codebases is a crucial application of code generation models. However, current benchmarks lack a dedicated evaluation framework for this capability. To fill this gap, we introduce FEA-Bench, a benchmark designed to assess the ability of large language models (LLMs) to perform incremental development within code repositories. We collect pull requests from 83 GitHub repositories and use rule-based and intent-based filtering to construct task instances focused on new feature development. Each task instance containing code changes is paired with relevant unit test files to ensure that the solution can be verified. The feature implementation requires LLMs to simultaneously possess code completion capabilities for new components and code editing abilities for other relevant parts in the code repository, providing a more comprehensive evaluation method of LLMs' automated software engineering capabilities. Experimental results show that LLMs perform significantly worse in the FEA-Bench, highlighting considerable challenges in such repository-level incremental code development.
• Abstract（参考訳）: リポジトリレベルのコードベースで新機能を実装することは、コード生成モデルにとって重要なアプリケーションです。 しかし、現在のベンチマークでは、この機能に対する専用の評価フレームワークが欠如している。 このギャップを埋めるために、コードリポジトリ内でインクリメンタルな開発を行うための大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するために設計されたベンチマークであるFEA-Benchを紹介します。 83のGitHubリポジトリからのプルリクエストを収集し、ルールベースとインテントベースのフィルタリングを使用して、新機能開発に特化したタスクインスタンスを構築します。 コードの変更を含む各タスクインスタンスは、関連するユニットテストファイルとペアになって、ソリューションの検証を可能にする。 機能の実装では、LLMが新しいコンポーネントのコード補完機能とコードリポジトリの他の関連部分のコード編集機能とを同時に保持する必要がある。 実験の結果, FEA-Bench では LLM が著しく低下しており,リポジトリレベルのインクリメンタルなコード開発において大きな課題が浮き彫りになっている。

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