Новый стандарт для оценки больших языковых моделей на реальных задачах программирования: BigCodeBench от BigCode

 Meet BigCodeBench by BigCode: The New Gold Standard for Evaluating Large Language Models on Real-World Coding Tasks

“`html

BigCode выпустил BigCodeBench: новый стандарт для оценки больших языковых моделей на реальных задачах программирования

BigCode, ведущий разработчик больших языковых моделей (LLM), объявил о выпуске BigCodeBench, нового бенчмарка, разработанного для тщательной оценки программных возможностей LLM на практических и сложных задачах.

Преодоление ограничений существующих бенчмарков

Существующие бенчмарки, такие как HumanEval, были ключевыми в оценке LLM по задачам генерации кода, но они сталкиваются с критикой из-за своей простоты и недостатка применимости в реальном мире. BigCodeBench был разработан для заполнения этой пробела. Он содержит 1,140 задач на уровне функций, которые вызывают LLM к выполнению инструкций, требующих сложного мышления и навыков решения проблем. Каждая задача тщательно разработана для имитации реальных сценариев, требующих сложного рассуждения и навыков решения проблем. Задачи дополнительно проверяются с помощью в среднем 5,6 тестовых случаев на задачу, достигая покрытия ветвей 99% для тщательной оценки.

Компоненты и возможности

BigCodeBench разделен на два основных компонента: BigCodeBench-Complete и BigCodeBench-Instruct. BigCodeBench-Complete фокусируется на завершении кода, где LLM должны завершить реализацию функции на основе подробных инструкций docstring. BigCodeBench-Instruct, с другой стороны, разработан для оценки LLM, настроенных на инструкции, которые следуют естественно-языковым инструкциям.

Фреймворк оценки и рейтинг

Для облегчения процесса оценки BigCode предоставил удобный фреймворк, доступный через PyPI, с подробными инструкциями установки и предварительно скомпилированными образами Docker для генерации и выполнения кода. Производительность моделей на BigCodeBench измеряется с помощью калиброванного Pass@1, метрики, оценивающей процент задач, правильно решенных с первой попытки. Эта метрика уточняется с использованием системы рейтинга Эло, аналогичной используемой в шахматах, для ранжирования моделей на основе их производительности по различным задачам.

Вовлечение сообщества и будущие разработки

BigCode призывает сообщество искусственного интеллекта взаимодействовать с BigCodeBench, предоставляя обратную связь и внося свой вклад в его развитие. Все артефакты, связанные с BigCodeBench, включая задачи, тестовые случаи и фреймворк оценки, являются открытыми и доступными на платформах, таких как GitHub и Hugging Face. Команда BigCode планирует постоянно улучшать BigCodeBench, обеспечивая многоязычную поддержку, увеличивая строгость тестовых случаев и гарантируя, что бенчмарк развивается вместе с продвижениями в программных библиотеках и инструментах.

Релиз BigCodeBench является значительным событием в оценке LLM для программных задач. BigCode стремится расширить границы того, что могут достичь эти модели, в конечном итоге стимулируя область искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения.

Проверьте блог HF, рейтинг и код. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.

Присоединяйтесь к нашему каналу Telegram и группе LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit ML с более чем 45 тыс. подписчиков.

Оригинал статьи: MarkTechPost


“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…