CODEEDITORBENCH: EVALUATING CODE EDITING CAPABILITY OF LARGE LANGUAGE MODELS
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CODEEDITORBENCH：评估大型语言模型的代码编辑能力
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 方法
- 4 实验
- 5 结果分析
- 6 结论
- 8 局限性
摘要
代码的大型语言模型（LLM）正以惊人的速度发展，代码编辑已成为一项核心技能。为了全面评估LLM在代码编辑方面的表现，我们开发并推出了CodeEditorBench，这是一个严格评估系统，旨在全面考察LLM在代码编辑任务中的各项能力，包括调试、语言翻译、代码优化和需求转换。与现有的专注于代码生成的基准测试不同，CodeEditorBench特别注重模拟真实软件开发环境，涵盖各种实际应用场景。我们从多个角度精心设计了多样化的编程挑战和模拟场景，涵盖了多种编程语言、不同复杂度等级以及多种编辑场景。通过对19款主流LLM的评估，我们发现，闭源模型（尤其是Gemini Ultra和GPT-4）在CodeEditorBench中的表现优于开源模型，这一结果凸显了基于问题类型和提示策略的模型性能差异。CodeEditorBench不仅提供了一个强大的评估平台，还旨在为代码编辑能力的进步提供支持。我们计划公开所有的提示和数据集，以便社区能够进一步扩展数据集，并对新兴的LLM进行基准测试。通过引入CodeEditorBench，我们不仅推动了LLM在代码编辑领域的进步，还为研究人员和从业者提供了一个宝贵的实践资源。
1 引言
2 相关工作
3 方法
4 实验
5 结果分析
6 结论
在本研究中，我们提出了CodeEditorBench，这是一个创新性基准，用于评估代码编辑任务中的大型语言模型（LLM）。该框架被设计为动态且可扩展，定期更新以纳入最新问题、场景和模型。研究结果表明，封闭源代码模型，特别是Gemini Ultra和GPT-4，在CodeEditorBench_Plus中的性能在封闭源代码模型中表现优异，优于开源模型，在多种解决问题的场景中展现了卓越的性能。这些模型在特定领域展现了卓越的熟练度，包括代码优化和需求切换。分析还揭示了基于问题类别和场景的模型性能差异性，并突出了较小模型在效率上可能超过较大模型的情况。通过构建一个全面的评估平台，CodeEditorBench旨在推动LLM在代码编辑领域的进步，并为研究人员和从业者提供宝贵资源。