你好，我是郭震
代码生成任务，对当前的所有大模型，仍然是一大挑战。
即使是表现最好的模型，强如Claude3.5, O1-preview，也很难保证每次生成代码都完全满足提问需求。
但，这并不妨碍我们使用它，作为编程辅助，蹭蹭的提升效率。
尤其是，程序员或对编程感兴趣的，使用AI辅助开发，使用AI找bug，已经成为日常一部分。
之前遇到开发问题，是谷歌一下，现在是AI一下。
问题来了，在如此众多的AI大模型里，哪些代码生成能力比较不错，值得我们去用的呢？
今天这篇文章就来分析下大模型的代码生成能力，对此关心的老铁，不妨阅读 。
在推荐代码生成的大模型前，咱们先来看看
1）如何评估AI的代码生成能力
2）评估常用的数据集。
1 评估指标
评估代码生成能力，最重要三个指标，代码功能正确率，代码可读性，多语言适应能力。如下图所示：
具体说来，
1）代码正确率关乎是否能够正确实现预期功能；
2）可读性让我们能方便理解和维护；
3）多语言转化能力，Python转C++，Java转C等准确率如何。
2 基准评估数据集
了解这些后，下面再看下代码评估常用数据集。
其中最常用的就是OpenAI提出的HumanEval，最基准的测试数据集。
HumanEval 包含一组编程问题，每个测试sample包括：
1）问题描述
2）自动化的测试用例
大模型需根据问题描述生成 Python 代码，评估测试用例的通过率（如 Pass@k）。
Pass@1 可以理解为模型一次通过率
Pass@5 模型重复生成5次答案，至少有一次答案通过。
3 下一代测评数据集
HumanEval很棒，但是目前也有很多研究者发现它有不少缺陷。
HumanEval 中以算法为导向的任务，真实世界的软件开发通常涉及多样化的库和函数调用。
此外，LLMs 在 HumanEval 上的表现容易受到数据污染和过拟合问题的影响，因此在评估 LLMs 的泛化能力方面，其可靠性较低。
为解决这些问题，目前还有些比较流行的下一代最新测评数据集，比如：BigCodeBench：
BigCodeBench该基准评估 LLMs 在解决实际且具有挑战性的编程任务中的表现，并避免数据污染问题。
具体而言，BigCodeBench 包含 1,140 个函数级别的任务，旨在考验 LLMs 根据指令执行任务的能力，并通过 139 个库中的多种函数调用进行工具式组合。
为了对 LLMs 进行严格评估，每个编程任务平均包含 5.6 个测试用例，且测试分支覆盖率高达 99%。
4 代码生成能力榜单
基于BigCodeBench数据集，目前大模型在此数据集表现排名榜单TOP，如下截图所示：
排名第一名的是，Athene-V2-Chat 。
很多老铁可能没有听过这个模型，它是由 Nexusflow 开发的一个开源大型语言模型（LLM），拥有 720 亿参数。
该模型基于阿里的 Qwen 2.5-72B-Instruct 进行训练，采用了强化学习人类反馈（RLHF）技术，在数学和编程等任务中表现出色。
看到排名第一的代码生成大模型，使用的底座是国产大模型，可能出乎了有些人的意料！
榜单中其他大模型，几乎被GPT4o、Claude3.5, O1-preview及不同版本霸榜。
在国产大模型中，占据2席，分别是Qwen2.5，DeepSeek-Coder，目前代码生成能力位于TOP10。
1）Qwen2.5-Coder版，阿里达摩院开发的代码语言模型，代码生成能力表现优秀。
2）DeepSeek，由深度求索公司开发，浙大毕业的一位AI博士创办的AI公司。
谷歌的Gemini也排到十名开外。
榜单10-20名，看到了Llama-3.1，Grok，DeeoSeek-Coder另一个版本，Mistral，
然后再次看到国产Qwen2.5-72B，阿里通义千问，这也是通用大模型中，代码表现能力最强的了。
参考文献：
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