MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试

2024-12-25,由中山大学、西安交通大学、重庆大学共同创建的MultiCodeBench，填补了特定应用领域代码生成性能评估的空白，为开发者选择适合的LLM提供了实践洞见。

一、研究背景：

随着大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中展现出卓越性能，越来越多的AI编程助手被集成到实际的软件开发环境中，显著提升了开发效率。然而，现有的代码生成基准测试主要集中在通用场景，对于LLMs在特定应用领域的代码生成能力知之甚少。

目前遇到困难和挑战:

1、特定应用领域可能涉及不同的编程语言、特定要求、第三方库和开发平台，对LLMs提出了独特的挑战。

2、LLMs在实际下游软件开发任务中的能力尚未明确，导致开发者可能无意中选择了不适合其特定领域的LLM，影响开发效率。

3、需要一个全面的基准测试，以评估LLMs在不同应用领域的代码生成性能，指导LLM的用户和开发者进行训练和应用。

数据集地址：<MultiCodeBench|代码生成数据集>

二、让我们一起来看一下MultiCodeBench

MultiCodeBench是一个包含12个流行软件开发领域和15种编程语言的代码生成基准测试。

MultiCodeBench包含2400个编程任务，覆盖12个流行的软件开发领域，旨在评估LLMs在特定领域的代码生成性能。

构建方式：

通过分析自2020年1月1日以来在线讨论频繁的技术领域，识别出12个应用领域，并从相关的GitHub仓库中采样编程问题。邀请具有相关领域经验的注释者重写每个任务的文档字符串，并构建了一个基于静态分析的依赖解析工具，以提取每个任务的依赖关系。

特点：

1、多领域多语言：覆盖12个领域和15种编程语言。

2、人工注释：由经验丰富的开发者重写文档字符串，并通过交叉验证确保质量。

3、丰富的依赖信息：每个任务都附带丰富的相关依赖信息，便于深入分析LLMs的性能。

开发者可以使用MultiCodeBench来评估不同LLMs在特定领域的代码生成能力，并根据实验结果选择最适合的模型。

基准测试 ：

通过在MultiCodeBench上对11个主流LLMs进行广泛实验，揭示了LLMs在不同应用领域的代码生成性能，并为模型开发者提供了改进特定领域代码生成能力的指导。

现有流行的基准测试与 MultiCodeBench 之间的比较。Num 和 LOC 表示原始 Ground Truth 中包含的任务实例数和平均行数。

MultiCodeBench 中的任务实例示例。

MultiCodeBench 涵盖的应用领域。

MultiCodeBench 构建管道。

在 HumanEval 上的性能LLMs比较。

在各个域上的性能LLMs。缩写：BC：区块链，CS：云服务，DA：数据分析，DL：深度学习，DApp：桌面应用程序，DSys：分布式系统，EApp：企业应用程序，游戏：游戏开发，IoT：物联网，Mob：移动应用程序，Rob：机器人，Web：Web 开发。

三、让我们一起来看一下MultiCodeBench应用场景

比如，你是一名模型开发者，正在努力提升你的大型语言模型在特定应用领域，比如深度学习领域的代码生成能力。你知道GitHub Copilot这样的工具已经在实际开发环境中被广泛使用，并且显著提升了开发者的生产力。你的目标是让你的模型在深度学习项目中生成更准确、更高效的代码。

在你的模型开发过程中，你发现了几个主要问题：

模型对深度学习库的不熟悉：你的模型在生成深度学习代码时，经常不能正确地使用如TensorFlow或PyTorch这样的库。

错误处理能力不足：在生成代码时，模型往往不能很好地处理潜在错误，导致生成的代码存在缺陷。

上下文理解不足：模型在生成代码时，往往不能充分利用代码的上下文信息，导致生成的代码与实际项目需求不符。

MultiCodeBench的应用

你决定使用MultiCodeBench数据集来评估和改进你的模型。MultiCodeBench覆盖了12个软件开发领域，包括深度学习，并涉及15种编程语言。你专注于深度学习领域的任务，这些任务包括使用Python和相关深度学习库的编程问题。

通过对MultiCodeBench中的深度学习任务进行广泛的实验，你发现你的模型在以下几个方面表现不佳：

1、库函数调用错误：模型经常调用错误的库函数或者使用错误的参数。

2、代码结构不清晰：生成的代码结构混乱，缺乏清晰的逻辑流程。

3、缺乏错误处理机制：模型生成的代码缺少对潜在运行时错误的处理。

基于这些分析，你开始对你的模型进行针对性的训练和优化：

1、增强库函数知识：你通过增加深度学习库的相关训练数据，提升模型对这些库的熟悉度。

2、优化上下文理解：你改进模型的上下文捕捉能力，使其能更好地理解和利用代码上下文信息。

3、增强错误处理能力：你通过引入错误处理的示例和训练，提升模型在代码生成中的错误处理能力。

最后，经过一系列的改进和训练，你的模型在MultiCodeBench深度学习领域的任务上表现显著提升。生成的代码不仅更准确，而且更符合实际项目的需求。你的模型现在能够更好地理解和使用深度学习库，生成结构清晰、错误处理完善的代码。通过识别和解决模型在实际应用中遇到的问题，你可以显著提升模型的性能和实用性。

 

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