HumanEval评测数据集 HumanEvalPlus 每一行的json类型如下,示例: {"task_id":"HumanEval/0","prompt":"from typing import List\n\n\ndef has_close_elements(numbers: List[float], threshold: float) -> bool:\n \"\"\" Check if in given list of numbers, are any two numbers closer to each o...
首先要明确自身研究目的,以此确定是否适用该数据集。需从官方渠道或可靠来源获取HumanEval数据集原始版本。检查的数据集文件是否完整,有无数据缺失情况。了解数据集中包含的编程语言种类,如Python、Java等。查看数据集中每个任务的描述,知晓任务具体要求。关注示例输入输出,理解数据对任务的示范作用。对于代码任务,分析代码...
Humaneval数据集评分标准是由一裙机器学习领域的专家和研究者共同制定的一套数据集评价指标体系。该评价标准旨在通过多个维度对数据集进行全面评估,包括数据集的规模、多样性、准确性、一致性等方面,旨在为研究者提供一个客观、全面的数据集质量评价方法。 2. Humaneval数据集评分标准的重要性 数据集在机器学习领域扮演...
测试数据集和模型:在 buggy-HumanEval 数据集上对CODEGEN-2B-MONO 模型上评估的 pass@1 分数(对落入每个单元的 bCC 实例进行平均), 从左往右:(a) naive completion on clean code, (b), ©, (d) naive completion, completion → rewriting, and rewriting → completion on buggy code. 结论:(1)在cle...
4)HumanEval-ET 比原本的数据集多100余个测试,包含边缘案例 实验结果1:与其他代码生成方法比较 输入:自然语言+函数签名+公共的测试用例 分析:相较于GPT-3.5增长了29.9%-34.6%;在后两个数据集上表现更佳,证明自协作代码生成的可靠性。 原因可能为:成员多可以考虑更多边界条件和处理常见bug。
4)HumanEval-ET 实验结果1:与其他代码生成方法比较 实验结果2:评估不同角色的影响 实验结果3:评估有无角色的影响 实验结果4:评估交互次数的影响 结论与展望 优势 问题 有价值的探索方向 课堂讨论 代码生成如何协作,是一种方法吗 思路相同 交互实用性
LLM重写数据集性能飙升 | 你的代码还在及格线徘徊?SwallowCode用两轮Llama-3.3重写16.1B Python代码,打造出代码界的优等生!【硬核升级】语法检查+pylint7.0双重过滤,HumanEval基准测试直接暴涨17分!这种用AI迭代AI数据的操作,正在重新定义代码质量标准。(附开发团队原图实证) ...
HumanEval数据集 包括164个人工手写的编程问题,其中每个编程问题包括函数头、docstrings、函数体和几个unittests。HumanEval中的编程问题可以用来评估语言理解能力、推理能力、算法能力和简单的数学能力。 整个设计是标准数答案,设定通过的checkpoint。aigc类的task是不是可以借鉴这样的思路去评测。
数据集引入: buggy-HumanEval:包含由语义操作符变化产生的合成错误。 buggy-FixEval:由用户提交的编码问题产生的实际错误。 主要发现:研究发现,潜在错误的存在显著降低了高性能代码大语言模型(Code-LLMs)的生成能力。 在存在潜在错误的情况下,CodeLMs性能出现了明显下降 ...
这篇论文介绍了一个名为AutoCoder的大型语言模型(LLM),它在代码生成方面取得了显著的进展,超越了GPT-4 Turbo和GPT-4o在Human Eval基准测试中的性能。论文提出了AIEV-INSTRUCT(Instruction Tuning with Agent-Interaction and Execution-Verified),这是一种新的大规模代码指令数据集注释方法。AIEV-INSTRUCT通过两个代理...