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CODEEDITORBENCH: EVALUATING CODE EDITING CAPABILITY OF LARGE LANGUAGE MODELS
・コード生成だけでなく、デバッグ、他言語への変換、最適化、要件変更などの実際のソフトウェア開発におけるコード編集タスクの性能を厳密に評価するベンチマーク、CodeEditorBenchについての研究。2024年。
・どのように検証するかというと、テストをChatGPT4に作らせて、それを通ったものとなっている。妥当だけどLLMにLLMを評価されている感があって面白い。
・ベンチマーク、いろんなものがあるのだなぁと思っていたけど、一つの方法論としてこうやってできてるのね。勉強になる。CODEEDITORBENCH: EVALUATING CODE EDITING CAPABILITY OF LARGE LANGUAGE MODELS
・コード生成だけでなく、デバッグ、他言語への変換、最適化、要件変更などの実際のソフトウェア開発におけるコード編集タスクの性能を厳密に評価するベンチマーク、CodeEditorBenchについての研究。2024年。
・どのように検証するかというと、テストをChatHPT4に作らせて、それを通ったものとなっている。妥当だけどLLMにLLMを評価されている感があって面白い。
・ベンチマーク、いろんなものがあるのだなぁと思っていたけど、一つの方法論としてこうやってできてるのね。勉強になる。
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```mermaid
graph LR
A[章1 はじめに] --> B(LLMのコード編集能力の重要性)
A --> C(CodeEditorBenchの提案)
A --> D(データセットの構築)
A --> E(19のLLMの評価)
B --> F[LLMのコード編集能力は、ソフトウェア開発の実用的な側面において重要である]
C --> G[CodeEditorBenchは、デバッグ、翻訳、最適化、要件変更などのコード編集タスクにおけるLLMの性能を厳密に評価するように設計されている]
D --> H[5つのソースから、様々なプログラミング言語、複雑さレベル、編集タスクをカバーする多様なコーディングの課題とシナリオを収集した]
E --> I[クローズドソースモデル 特にGemini-UltraとGPT-4 がCodeEditorBenchでオープンソースモデルを上回った]
A --> J(CodeEditorBenchの目的)
J --> K[LLMの進歩を促進し、コード編集能力を評価するための堅牢なプラットフォームを提供する]
J --> L[すべてのプロンプトとデータセットを公開し、コミュニティがデータセットを拡張し新しいLLMをベンチマークできるようにする]
A[章2 関連研究] --> M(コードLLMの発展)
A --> N(コードベンチマークの提案)
A --> O(コード編集に取り組む研究の不足)
M --> P[コード理解と生成の課題に取り組むためのコードLLMの開発が盛んになっている]
N --> Q[コードLLMを比較・評価するために多くのベンチマークが提案されているが、主に自然言語とコード生成に注目している]
O --> R[コード編集の目的に取り組む研究は比較的少なく、コード編集タスクの合理的な分割を与えていない]
O --> S[このギャップを埋めるために、CodeEditorBenchを導入し、コード編集におけるLLMの性能を評価するための先駆的な評価フレームワークを設計した]
A[章3 CodeEditorBench] --> T(コード編集シナリオの提案)
A --> U(データセットの構築方法)
A --> V(データセットの分析)
T --> W[コードデバッグ、コード翻訳、コード最適化、コード要件変更の4つのシナリオでLLMのコード編集能力を評価する]
U --> X[編集の正確性を正確に確認するために、様々なプログラミングシナリオの各問題に対してテストケースを手動で構築するために多大な努力をしている]
U --> Y[CodeEditorBench_PrimaryからCodeEditorBench_Plusを開発するために、タイムスタンプベースのフィルタリングプロセスを実装している]
U --> Z[テストケース生成のためにGPT-4、GLM-4、Qwen-72B-chatを活用し、生成されたテストケースから入力のみを選択している]
V --> AA[CodeEditorBench_PrimaryとCodeEditorBench_Plusは、従来のコード生成ベンチマークよりも豊かで微妙な課題のセットを提示し、実際のソフトウェア開発シナリオに固有の複雑さを反映した評価フレームワークを確立している]
A[章4 実験] --> AB(実験設定)
A --> AC(評価モデル)
A --> AD(プロンプトエンジニアリング)
AB --> AE[クローズドソースモデルでは、APIコールのコストが高いため、コード生成にグリーディデコーディングを使用し、pass@1メトリックでコードの合格率を評価する]
AB --> AF[オープンソースモデルでも、公平な比較のためにグリーディデコーディング戦略を適用している]
AC --> AG[19の最も人気のある現在のコードLLMを評価し、オープンソースとクローズドソースの両方のモデルを網羅している]
AD --> AH[ゼロショットプロンプトとフューショットプロンプトなど、様々なプロンプト手法を実装してモデルを評価している]
A[章5 結果分析] --> AI(オンライン評価システム)
A --> AJ(性能メトリクス)
A --> AK(モデルの性能比較)
AI --> AL[4つのシナリオにわたるLLMのコード編集性能を包括的に評価するために、hustojベースのOJを構築した]
AJ --> AM[Code Debug、Code Translate、Code Requirement Switchにはpass@1評価基準を採用し、Code PolishにはMean OptScoreをランキングメトリックとして使用している]
AK --> AN[デバッグとトランスレートのデータタイプでは、一部のLLMがPrimaryとPlusのデータセット間でpass@1に0.2を超える有意な差を示しており、Primaryデータセット内でのデータリークの可能性が示唆された]
AK --> AO[Plusデータセットでは、クローズドソースLLMがオープンソースLLMを圧倒的に上回っており、特にGemini-UltraとGPT-4が顕著な性能の優位性を示した]
AK --> AP[オープンソースモデルの中では、OpenCI-DS-33Bがゼロショットシナリオでトップであり、Gemini-Ultraを凌駕している]
AK --> AQ[パス率は問題のタイプによって大きく異なり、PLUSデータセットではSwitchの問題が最も難しく、パス率はわずか11.18%であった]
AK --> AR[CodeEditorBench_Plusのすべてのモデルからの集計ソリューションを分析したところ、問題を正常に解決できるソリューションはわずか20.34%で、55.26%が不正解で不合格となっている]
A[章6 まとめ] --> AS(CodeEditorBenchの提案)
A --> AT(クローズドソースモデルの優位性)
A --> AU(モデルの性能のばらつき)
A --> AV(CodeEditorBenchの目的)
AS --> AW[本研究ではCodeEditorBenchを導入し、コード編集タスクにおけるLLMを評価するための先駆的なベンチマークを作成した]
AT --> AX[クローズドソースモデル、特にGemini-UltraとGPT-4がCodeEditorBench_Plusでオープンソースの競合他社を上回り、様々な問題解決シナリオで優れた性能を発揮することが明らかになった]
AU --> AY[分析では、問題のカテゴリやシナリオに基づくモデルの性能のばらつきも強調され、プロンプトの定式化に対するモデルの感度の傾向が明らかになり、小規模なモデルが効率面で大規模なモデルを上回るケースが強調された]
AV --> AZ[CodeEditorBenchは、コード編集のためのLLMの進歩を促進し、研究者や実務家にとって貴重なリソースとなることを目指している]
A[章7 倫理的配慮] --> BA(公平性、包括性、透明性の確保)
A --> BB(多様性のあるベンチマーク)
A --> BC(オープンソース化とコミュニティ参加の奨励)
A --> BD(プライバシー、セキュリティ、バイアスの回避)
BA --> BE[CodeEditorBenchのLLMに関する研究では、公平性、包括性、透明性を確保するために倫理的な配慮を優先している]
BB --> BF[多様なソースから作成されたベンチマークは、バイアスを軽減し、現実世界のシナリオを反映するために、幅広いコーディングの課題、言語、タスクを表現することを目指している]
BC --> BG[リソースをオープンソース化し、アクセシビリティを促進し、コミュニティの関与を奨励することで、調査結果を洗練・拡張することをコミットしている]
BD --> BH[ベンチマークは、プライバシー、セキュリティ、バイアスの問題を避けるように慎重に設計されており、この分野と社会全体に積極的に貢献することを目標としている]
A[章8 本研究の限界] --> BI(LLMの多様性の不十分な表現可能性)
A --> BJ(コーディングの課題のバイアスの可能性)
A --> BK(メトリクスのコード編集タスクの複雑さの不十分な把握)
A --> BL(実際のソフトウェア開発プロジェクトの複雑さの不十分な捕捉)
A --> BM(LLM技術の急速な進歩によるベンチマークの陳腐化の可能性)
BI --> BN[19のLLMの評価は、利用可能なモデルの広範な多様性を十分に表現していない可能性があり、今後の研究ではより包括的なアプローチが必要であることを示唆している]
BJ --> BO[コーディングの課題の配列は、特定の言語やタスクを優先する可能性があり、ベンチマークの公平性を損なう可能性がある]
BK --> BP[使用されたメトリクスは、コード編集タスクの複雑さを包括的に把握していない可能性があり、より洗練された評価手法の必要性を示唆している]
BL --> BQ[ベンチマークのシミュレーションは、実際のソフトウェア開発プロジェクトの複雑さを十分に捉えていない可能性があり、適用可能性のギャップを浮き彫りにしている]
BM --> BR[大規模言語モデル LLM 技術の急速な進歩により、本研究の成果が陳腐化する可能性があり、ベンチマークの継続的な更新が必要となる]
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graph LR
A[参考文献] --> BS(LLMに関する研究)
A --> BT(コードLLMに関する研究)
A --> BU(コードベンチマークに関する研究)
A --> BV(コード編集に関する研究)
BS --> BW[GPT-4の技術レポート Achiam et al., 2023 ]
BS --> BX[大規模言語モデルによるプログラム合成 Austin et al., 2021a, 2021b ]
BS --> BY[LLAMAモデル Touvron et al., 2023 ]
BT --> BZ[Codex Chen et al., 2021 ]
BT --> CA[CodeGen Nijkamp et al., 2023b ]
BT --> CB[CodeT5 Wang et al., 2021, 2023 ]
BT --> CC[InCoder Fried et al., 2023 ]
BT --> CD[CodeLLaMa Roziere et al., 2024 ]
BT --> CE[DeepSeek Coder Guo et al., 2024 ]
BT --> CF[StarCoder Li et al., 2023a; Lozhkov et al., 2024 ]
BU --> CG[コード生成モデルの評価フレームワーク(Ben Allal et al., 2022)]
BU --> CH[HumanEval(Chen et al., 2021)]
BU --> CI[MBPP(Austin et al., 2021a)]
BU --> CJ[Spider(Yu et al., 2018)]
BU --> CK[HumanEval-X(Zheng et al., 2023)]
BU --> CL[CodeContests(Li et al., 2022)]
BU --> CM[MultiPL-E(Cassano et al., 2022)]
BU --> CN[LeetCode-Hard Gym(Olausson et al., 2023)]
BV --> CO[DebugBench(Tian et al., 2024)]
BV --> CP[EditEval(Hu et al., 2023)]
A[付録A データセットの構築] --> CQ(分類の根拠)
A --> CR(エラーの挿入)
A --> CS(データ分析)
CQ --> CT[ソフトウェア開発ライフサイクル SDLC に基づいてコード編集タスクを分類することで、ソフトウェアプロジェクトの全体的な流れの観点から、コード編集の異なるシナリオを理解し整理することができる]
CR --> CU[DebugBenchを参考に、基本的なエラーの挿入を用いて1つのエラーを含むデータを構築し、同様の方法で2つ、3つ、4つのエラーを含むデータセットを生成した]
CS --> CV[CodeEditorBench_PrimaryとCodeEditorBench_Plusのデータセットは、プログラミング言語、エラーの数、難易度、言語の変換、関連の強さなど、いくつかの次元に沿ってタスクを分類している]
A[付録B 評価モデル] --> CW(評価モデルの詳細)
CW --> CX[本研究で評価したモデルの詳細をTable 4に示す。モデルのリリース日を決定するために、まずモデルのGitHubリポジトリを検索し、関連情報がない場合は論文の公開日をリリース日とした]
A[付録C プロンプトの詳細] --> CY(クローズドソースモデルのプロンプト)
A --> CZ(オープンソースモデルのプロンプトの違い)
CY --> DA[本研究で使用されたクローズドソースモデルのプロンプトのフォーマットを、Code Debug、Code Translate、Code Polish、Code Requirement Switchのシナリオ別に、ゼロショットとフューショットに分けて示した]
CZ --> DB[オープンソースモデルで使用される指示は、クローズドソースモデルのものと似ているが、主な違いは、標準フォーマットでコードを生成する能力が限られているため、コードを```で囲むように明示的に指定していること、および指示の前後に特別な識別子を追加する必要があることである]
A[付録D コード処理とテンプレートの統合] --> DC(実行可能なテンプレートの開発)
A --> DD(コード解析と関数名抽出)
DC --> DE[C++、Python、Javaの実行可能なテンプレートを開発した。提出されたコードには、LeetCodeの提出要件に合わせて、コア関数とメイン関数呼び出しに使用される高レベルの関数名のみを含める必要がある]
DD --> DF[コードの解析と関数名の抽出には、すべてのコードがtree-sitterを使用している。これは、正しい高レベルの関数名が取得されるように、関数呼び出しを取得するためのプログラミングツールのためのインクリメンタルな解析システムである]
A[付録E 合格基準] --> DG(詳細な合格基準)
DG --> DH[4つのシナリオにおける詳細な合格基準をTable 5に示す。¯Tと¯Mは、標準コードを20回実行して平均化することで得られる。判定プロセスでは、LLMが生成したコードを2回実行して¯Tavgと¯Mavgを取得する]
A[付録F 評価環境] --> DI(評価に使用されたサーバーの詳細)
DI --> DJ[評価に使用されたOJは、224コアのインテル R Xeon R Platinum 8480Cプロセッサを搭載した高性能サーバー上に構築されている。最大4ペタバイト PB の物理メモリをサポートし、最大128テラバイト TB の仮想メモリ空間を持っている]
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