The RealHumanEval: Evaluating Large Language Models' Abilities to Support Programmers

📄 arXiv: 2404.02806v2 📥 PDF

作者: Hussein Mozannar, Valerie Chen, Mohammed Alsobay, Subhro Das, Sebastian Zhao, Dennis Wei, Manish Nagireddy, Prasanna Sattigeri, Ameet Talwalkar, David Sontag

分类: cs.SE, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-04-03 (更新: 2024-10-14)

💡 一句话要点

提出RealHumanEval以评估大型语言模型对程序员的支持能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 程序员助手 人本评估 编码生产力 静态基准测试

📋 核心要点

  1. 现有的评估方法主要依赖静态基准，未能充分考虑人类用户的实际编码体验。
  2. 本文提出RealHumanEval，通过网络接口评估LLMs在编程中的辅助能力，涵盖自动补全和聊天支持。
  3. 实验结果显示，基准性能提升与程序员生产力之间存在正相关，但程序员偏好与实际表现不一致，提示需要改进评估方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在代码生成中的评估主要依赖静态基准测试，如HumanEval。随着LLMs作为程序员助手的使用日益普及，本文研究了现有基准测试的提升是否能转化为程序员的实际生产力。我们引入了RealHumanEval，一个用于测量LLMs在自动补全或聊天支持下对程序员帮助能力的网络接口。通过对243名用户的研究，我们发现基准测试性能的提升确实能提高程序员的生产力，但基准与人类表现之间的差距并不成比例。此外，程序员的偏好与实际表现之间并无相关性，提示需要更好的代理信号。我们开源了RealHumanEval，以促进新模型的人本评估和相关研究数据的共享。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型评估方法的不足，特别是静态基准测试未能反映程序员的真实编码体验和生产力提升的问题。

核心思路：通过引入RealHumanEval，提供一个人本的评估框架，使得用户能够在实际编码环境中与LLMs互动，从而更准确地测量其对程序员的支持能力。

技术框架：RealHumanEval的整体架构包括用户界面、LLM交互模块和数据收集模块。用户通过该界面与不同性能的LLMs进行交互，系统记录用户的编码时间和任务完成情况。

关键创新：本文的主要创新在于将人类用户的实际编码体验纳入评估框架，打破了传统静态基准测试的局限性，提供了更具实用价值的评估结果。

关键设计：在设计上，RealHumanEval采用了多种LLM模型进行对比，设置了不同的任务难度，并通过用户反馈收集数据，确保评估的全面性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基准测试性能的提升与程序员生产力之间存在正相关关系，尽管这种关系并不成比例。此外，程序员的偏好与实际表现之间缺乏相关性，提示需要更有效的评估指标。具体数据和提升幅度尚未详细披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、教育和编程培训等。通过更准确地评估LLMs的辅助能力，开发者可以优化工具，提高程序员的工作效率，进而推动软件开发的创新与进步。未来，RealHumanEval可能成为评估新型编程助手的标准工具。

📄 摘要（原文）

Evaluation of large language models for code has primarily relied on static benchmarks, including HumanEval (Chen et al., 2021), or more recently using human preferences of LLM responses. As LLMs are increasingly used as programmer assistants, we study whether gains on existing benchmarks or more preferred LLM responses translate to programmer productivity when coding with LLMs, including time spent coding. We introduce RealHumanEval, a web interface to measure the ability of LLMs to assist programmers, through either autocomplete or chat support. We conducted a user study (N=243) using RealHumanEval in which users interacted with seven LLMs of varying base model performance. Despite static benchmarks not incorporating humans-in-the-loop, we find that improvements in benchmark performance lead to increased programmer productivity; however gaps in benchmark versus human performance are not proportional -- a trend that holds across both forms of LLM support. In contrast, we find that programmer preferences do not correlate with their actual performance, motivating the need for better proxy signals. We open-source RealHumanEval to enable human-centric evaluation of new models and the study data to facilitate efforts to improve code models.