CodeScope：代码理解与生成的全方位评测基准

CodeScope：代码理解与生成的全方位评测基准

CodeScope [ACL 2024] CodeScope: An Execution-based Multilingual Multitask Multidimensional Benchmark for Evaluating LLMs on Code Understanding and Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeScope

项目介绍

在现代软件开发和人工智能领域，代码能力已成为衡量大型语言模型（LLM）智能水平的重要指标。CodeScope 正是这样一款创新的执行基于多语言、多任务、多维度评测基准，旨在全面评估LLM在代码理解和生成任务上的性能。CodeScope 覆盖了43种编程语言和8种代码任务，从难度、效率和代码长度三个维度出发，为LLM的代码处理能力提供了全面的测试平台。

项目技术分析

CodeScope 的设计理念紧密结合了编程语言的多样性和编码任务的复杂性。通过对LLM在代码理解（Code Understanding）和代码生成（Code Generation）两大类任务中的表现进行评估，CodeScope 旨在推动人工智能在编程领域的实际应用。

代码理解

• 代码摘要（Code Summarization）：给定代码段，生成相应的自然语言描述。
• 代码异味（Code Smell）：识别代码中的潜在问题，如重复代码、过长函数等。
• 代码审查（Code Review）：对代码提出改进建议，包括优化和错误修正。
• 自动化测试（Automated Testing）：生成测试用例以验证代码的正确性。

代码生成

• 程序合成（Program Synthesis）：根据自然语言描述或示例输入输出，生成代码。
• 代码翻译（Code Translation）：将一种编程语言编写的代码转换为另一种语言。
• 代码修复（Code Repair）：自动修复代码中的错误。
• 代码优化（Code Optimization）：在不改变功能的前提下，优化代码性能。

项目及技术应用场景

CodeScope 的设计不仅适用于学术研究，也适用于工业界的实际应用。以下是几个典型应用场景：

• 教育领域：作为编程教育辅助工具，CodeScope 可以帮助学习者更好地理解代码和编程范式。
• 软件开发：在软件开发过程中，CodeScope 可用于代码质量检查和自动化测试，提高代码质量和开发效率。
• 人工智能研究：科研人员可以利用 CodeScope 来评估和比较不同LLM在代码理解和生成方面的能力。

项目特点

CodeScope 具有以下显著特点：

• 全面性：覆盖广泛的编程语言和任务类型，为LLM提供全面的评测。
• 多维度：从难度、效率和代码长度三个维度进行评估，全面考量LLM的性能。
• 执行基础：基于代码执行的评估，确保评测结果的准确性和实用性。
• 易于使用：提供多种数据获取方式，方便研究人员和开发者使用。

总结而言，CodeScope 作为一款全方位的代码理解和生成评测基准，不仅为人工智能领域的研究提供了新的工具，也为软件开发和编程教育带来了新的可能。通过CodeScope，开发者和研究人员可以更加客观地评估LLM在代码处理方面的性能，推动人工智能技术在编程领域的进一步发展。

CodeScope [ACL 2024] CodeScope: An Execution-based Multilingual Multitask Multidimensional Benchmark for Evaluating LLMs on Code Understanding and Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeScope