代码生成与人类偏好：代码生成，人类偏好对齐，代码大语言模型
Evaluating and Aligning CodeLLMs on Human Preference
2024-12-06｜Alibaba Group, CAS SIAT, UCAS, SJTU|🔺39
http://arxiv.org/abs/2412.05210v1
https://huggingface.co/papers/2412.05210
https://codearenaeval.github.io/
研究背景与意义
在代码生成领域，大型语言模型（CodeLLMs）近年来取得了显著进展，尤其是在代码补全和生成任务中表现突出。然而，现有的评估标准主要集中于代码的正确性和功能性，忽视了模型生成的代码与人类用户偏好的对齐。为了解决这一问题，本文提出了一个新的评估基准——CodeArena，旨在通过人类偏好的标准来衡量模型的性能。该基准包含了397个高质量的样本，涵盖了40个类别和44种编程语言，提供了一个全面的框架来评估代码生成模型在实际应用中的有效性。
定义问题：现有的代码生成模型在生成代码时，往往没有考虑到用户的实际需求和偏好。 概述现状：当前的评估方法主要依赖于功能测试，缺乏对生成代码的详细分析和用户反馈的整合。 指出挑战：如何有效地评估和对齐模型生成的代码与人类用户的偏好，仍然是一个亟待解决的挑战。 阐明目标：通过引入CodeArena基准，旨在填补这一空白，提供更加全面和人性化的评估标准。
研究方法与创新
本文提出的CodeArena评估框架具有以下创新点：
人类注释的基准：CodeArena包含397个由人类专家手动标注的样本，确保了数据的高质量和多样性。 多样化的编程语言覆盖：该基准涵盖了44种编程语言，适应了不同开发场景下的需求。 综合性评价标准：通过结合代码的功能性和人类偏好，CodeArena提供了一个更为全面的评估模型性能的方法。
在研究中，作者还开发了一个名为SynCode-Instruct的合成指令语料库，包含近200亿个标记，旨在增强模型对复杂编码任务的理解和生成能力。
描述技术：使用人类注释的样本和合成指令，构建了一个多层次的评估体系。 突出创新：通过引入人类偏好的评估标准，改善了代码生成模型的评估方式。 解释优势：相较于传统的基准，CodeArena能够更好地反映模型在实际应用中的表现和用户满意度。
实验设计与结果分析
在实验设计中，研究者对40多种大型语言模型进行了评估，使用CodeArena基准进行性能比较。实验结果显示，闭源模型（如Claude和o1系列）在性能上明显优于开源模型（如Qwen-Coder），这突显了人类偏好对模型性能的重要性。
描述实验：对40多个模型进行系统评估，使用CodeArena进行比较。 分析结果：闭源模型在多项任务中表现出更高的用户偏好得分。 对比基准：与传统的功能性评估标准相比，CodeArena提供了更具人性化的评价。
结论与展望
本文提出的CodeArena基准为代码生成模型的评估提供了新的思路。通过将人类偏好纳入评估标准，研究者能够更准确地衡量模型在实际开发中的适用性和有效性。
总结贡献：CodeArena为代码生成领域提供了一个新的评估框架，强调了人类偏好的重要性。 分析局限：尽管CodeArena在评估方法上有创新，但仍需进一步优化，以覆盖更多样化的编码场景和用户需求。 方法展望：未来的研究可在此基础上，结合更丰富的数据源和用户反馈，进一步提升模型的实用性和用户满意度。
通过这样的研究，旨在推动代码生成技术的进步，使其更好地服务于实际开发需求。
