BigCodeBench：全面评测大型语言模型的编程能力

BigCodeBench：全面评测大型语言模型的编程能力

bigcodebench BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bigcodebench

项目介绍

BigCodeBench 是一个专为编程任务设计的评估框架，旨在通过解决实际且挑战性的编程问题，全面评估大型语言模型（LLM）的编程能力。该项目集合了1140个面向软件工程的编程任务，分为“完整”（Complete）和“指令”（Instruct）两个子集，分别适用于不同的模型类型和评估需求。

项目技术分析

BigCodeBench 的核心在于其任务的复杂性和多样性。它不仅包含了基于文档字符串的代码完成任务，还特别设计了适合指令微调和聊天模型的任务，要求模型根据自然语言指令生成代码片段。这些任务需要模型具备更复杂的推理能力，从而更真实地模拟软件开发中的挑战。

在技术实现上，BigCodeBench 提供了远程评估API，支持多种后端引擎，如 vLLM、OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 和 Hugging Face，使得用户可以根据需要选择合适的评估环境。同时，项目还提供了预生成的代码样本，以加速代码智能研究。

项目技术应用场景

BigCodeBench 适用于多种场景，包括但不限于：

• 模型评估：通过对大型语言模型的编程能力进行精准评估，帮助研究者和开发者了解模型的实际表现。
• 代码生成研究：提供丰富的编程任务和预生成的代码样本，为代码生成研究提供数据基础。
• 基准测试：作为一个标准化的基准测试，可以帮助开发者比较不同模型在不同任务上的性能。

项目特点

BigCodeBench 的特点可以概括为以下几点：

1. 精确评估与排名：通过 leaderboard 提供最新的模型排名，帮助用户了解模型在严格评估后的表现。
2. 预生成样本：开源了多种模型的预生成代码样本，无需重新运行昂贵的基准测试，即可进行研究和分析。
3. 多样性任务：包含丰富多样的编程任务，覆盖了从简单到复杂的各种场景，确保模型能力的全面评估。
4. 远程评估支持：通过远程评估API，用户可以方便地在不同环境下执行代码评估，无需本地部署复杂的执行环境。

结语

BigCodeBench 作为一款全面评测大型语言模型编程能力的工具，不仅提供了精确的评估和排名，还通过预生成的代码样本加速了研究进程。其多样性的任务设计和远程评估支持，使得 BigCodeBench 成为代码生成领域不可或缺的基准测试工具。无论是研究者还是开发者，都可以通过 BigCodeBench 来评估和比较不同模型的编程能力，从而推动整个领域的技术进步。

bigcodebench BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bigcodebench