【论文分享】【Agent】MapCoder: Multi-Agent Code Generation for Competitive Problem Solving

  1.论文信息

标题：MapCoder: Multi-Agent Code Generation for Competitive Problem Solving

收录的会议/期刊：ACL

作者信息：

arxiv：🔗https://arxiv.org/pdf/2405.11403

github网站：🔗

github代码：🔗https://github.com/Md-Ashraful-Pramanik/MapCoder

2.泛读

a. 名词解释

• pass@k指标

在机器学习和相关领域中，pass@k 是一个评估指标，用于衡量模型在特定任务上的性能。这个指标特别常见于代码生成、问题回答或其他生成任务中，其中模型需要从多个可能的答案中选择正确的一个。

定义和计算方式

pass@k 表示在模型生成的前 k 个候选中，至少有一个是正确答案的比例。这里的 k 是一个超参数，可以根据任务的具体需求进行调整。例如：

• pass@1 表示在模型生成的第一个候选中正确答案的比例。

• pass@3 表示在模型生成的前三个候选中至少有一个正确答案的比例。

应用场景

这个指标特别有用，因为它考虑了模型生成多个候选答案的情况，而不是仅仅评估单一答案的正确性。在实际应用中，尤其是在代码生成或复杂的问答系统中，模型可能需要生成多个可能的解决方案，用户可以从中选择最合适的一个。

示例

假设一个代码生成模型被要求解决一个编程问题，它生成了三个可能的代码段作为候选答案。如果其中至少有一个代码段正确解决了问题，那么这个模型在这个特定问题上的 pass@3 指标就是 100%。

优势和局限性

优势：

• 提供了一种灵活的评估方式，适用于模型生成多个答案的情况。

• 可以更全面地反映模型的性能，尤其是在答案可能不唯一或有多个正确解的情况下。

局限性：

• 需要明确 k 的值，这可能需要根据具体任务进行调整。

• 在某些情况下，如果 k 值设置得过高，可能会导致指标过于宽松，不能准确反映模型的真实性能。

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• 数据集

HumanEval 93.9%，MBPP 83.1%，APPS 22.0%，CodeContests 28.5%，和 xCodeEval 45.3%

这些百分比数字代表的是在不同的编程问题基准测试（Benchmarks）中，MapCoder 框架在代码生成任务上的性能表现。每个缩写代表一个特定的编程问题数据集或测试环境，而百分比则表示该框架在该测试中成功生成正确代码的比例。下面是每个缩写的具体含义：

1. HumanEval：

   • 这是一个评估代码生成模型性能的数据集，它包含了一组需要编写函数来解决问题的任务。这些任务通常涉及对复杂算法和数据结构的理解。

   • 93.9% 表示在 HumanEval 数据集中，MapCoder 框架成功生成了正确代码的比率是 93.9%。

2. MBPP (Most Basic Programming Problems)：

   • MBPP 是一个包含基础编程问题的数据集，这些问题通常可以在LeetCode等编程练习平台上找到。

   • 83.1% 表示在 MBPP 数据集中，MapCoder 框架正确解决了 83.1% 的问题。

3. APPS (Abstraction, Pattern, and Program Synthesis)：

   • APPS 是一个专注于抽象、模式识别和程序合成的编程问题数据集。

   • 22.0% 表示在 APPS 数据集中，MapCoder 框架正确解决了 22.0% 的问题。

4. CodeContests：

   • 这个数据集可能包含了一些编程竞赛中的问题，这些问题通常比普通的编程练习更具挑战性。

   • 28.5% 表示在 CodeContests 数据集中，MapCoder 框架正确解决了 28.5% 的问题。

5. xCodeEval：

   • 这是一个可能包含多种编程问题的综合评估平台或数据集。

   • 45.3% 表示在 xCodeEval 数据集中，MapCoder 框架正确解决了 45.3% 的问题。

• 正常结果文件/增强测试结果文件/增强测试数据集

1. 正常结果文件（Normal Results File）：

   • 这个文件包含了模型或系统在正常条件下生成的结果。对于编程任务，它可能包含模型为解决特定编程问题而生成的源代码。这些结果通常是模型的直接输出，未经测试或验证。

   • 结果文件通常以某种结构化格式（如 JSON、JSONL 或 CSV）保存，以便于进一步处理和分析。

   • 在代码中，这个文件通过 NORMAL_RESULTS_PATH 参数指定，使用 read_jsonl 函数读取。

2. 增强测试结果文件（Enhanced Testing Results File）：

   • 这个文件包含了经过增强测试的数据集验证后的结果。增强测试是一种更严格的测试方法，它使用额外的测试用例来验证代码的正确性。

   • 增强测试结果文件记录了每个测试项是否通过增强测试，以及可能的其他相关信息，如测试的准确率、错误信息等。

   • 这个文件有助于评估模型生成代码的质量和可靠性。

   • 在代码中，这个文件的路径通过 ET_RESULTS_PATH 参数指定，处理后的结果通过 write_jsonl 函数写入。

3. 增强测试数据集（Enhanced Testing Dataset）：

   • 增强测试数据集是一组专门设计的测试用例，用于验证生成代码的正确性。它通常包含比标准测试更全面的测试场景，以确保代码在各种情况下都能正常工作。

   • 增强测试数据集可能包括各种输入和预期输出，以及可能的边界条件和异常情况。

   • 这个数据集用于执行增强测试，即在正常结果文件中的代码生成后，使用这些测试用例来验证代码的正确性。

   • 在代码中，这个数据集的路径通过 ET_DATA_PATH 参数指定，使用 read_jsonl 函数读取。

在代码生成和评估的上下文中，这些文件共同作用，以确保生成的代码不仅在表面上看起来正确，而且在更广泛的测试条件下也能正常工作。通过这种方式，可以更准确地评估模型的性能和生成代码的可靠性。

• 多智能体系统

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个自主或半自主的智能体组成的系统，这些智能体通过协作、竞争或协商来共同完成复杂任务。以下是关于多智能体系统的定义、特点和应用的详细说明：

定义

多智能体系统是由多个智能体组成的集合，这些智能体可以是软件程序、机器人、传感器或其他实体，它们各自具备一定的智能和自主性，并通过交互协作来实现单个智能体难以完成的复杂目标。

核心特点

1. 分布式处理：多智能体系统将复杂任务分解为多个子任务，每个智能体负责一部分，从而提高系统的模块性、可扩展性和灵活性。

2. 协同工作：智能体之间可以相互通信、协商和协作，共同完成任务，提升系统的整体性能。

3. 自适应性：智能体能够根据环境变化自主调整行为和策略，使系统在复杂场景中保持稳定和灵活。

4. 鲁棒性：即使部分智能体出现故障，系统仍能通过其他智能体的协作继续运行。

系统架构

多智能体系统的架构设计通常包括集中式、分布式和层次化架构：

• 集中式架构：存在一个中心节点负责管理和协调各个