Generating Unseen Code Tests In Infinitum

📄 arXiv: 2407.19772v1 📥 PDF

作者: Marcel Zalmanovici, Orna Raz, Eitan Farchi, Iftach Freund

分类: cs.AI

发布日期: 2024-07-29

💡 一句话要点

提出自回归基准测试方法，用于持续生成代码测试用例，缓解LLM训练数据泄露问题。

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

关键词: 大型语言模型 代码生成 基准测试 数据泄露 自回归 回归测试 持续测试

📋 核心要点

  1. 现有LLM代码生成评估依赖基准测试，但存在训练数据泄露的风险，影响评估的准确性。
  2. 提出一种生成基准测试变体的方法，支持跨编程语言和任务的泛化，并能持续生成测试数据。
  3. 实现了一个名为“自回归”的Python文本到代码生成基准测试，用于调试和跟踪模型生成变化。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）被广泛应用于包括代码生成在内的诸多任务。评估LLMs在特定应用中的适用性至关重要。常用的方法是使用一系列基准测试。然而，基准测试存在众所周知的缺陷，即数据泄露到训练集中。本文提出了一种创建基准测试变体的方法，该方法可以推广到各种编码任务和编程语言，并且可以应用于内部代码库。我们的方法能够持续生成测试数据，从而缓解数据泄露问题。我们实现了一个名为“自回归”的基准测试，用于Python中的文本到代码生成任务。自回归专门用于辅助调试，并在LLM回归测试过程中跟踪模型生成的变化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中评估标准数据集容易泄露到训练数据中的问题。现有基准测试的静态性使得模型容易记住训练数据，从而导致评估结果虚高，无法真实反映模型的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是提出一种能够持续生成新的、未见过的测试用例的方法，从而避免模型在训练过程中接触到测试数据。通过不断生成新的测试用例，可以更准确地评估LLM的代码生成能力，并跟踪模型在回归测试过程中的性能变化。

技术框架：该方法的核心是实现一个名为“自回归”的基准测试。具体流程是：首先，定义一个初始的代码片段或问题描述；然后，利用LLM生成相应的代码；接着，基于生成的代码，自动生成新的测试用例，并评估LLM的性能。这个过程可以循环进行，不断生成新的测试数据。

关键创新：该方法最重要的创新点在于能够持续生成新的测试用例，从而有效缓解数据泄露问题。与传统的静态基准测试相比，该方法能够更准确地评估LLM的泛化能力，并跟踪模型在回归测试过程中的性能变化。此外，该方法具有跨编程语言和任务的泛化能力，可以应用于各种代码生成场景。

关键设计：在自回归基准测试中，关键的设计包括：如何定义初始的代码片段或问题描述，如何利用LLM生成相应的代码，以及如何自动生成新的测试用例。论文中提到该方法应用于Python中的文本到代码生成任务，但具体的技术细节（例如，如何生成新的测试用例，使用的损失函数或网络结构等）未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文实现了一个名为“自回归”的Python文本到代码生成基准测试，能够持续生成新的测试用例。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但该方法能够有效缓解数据泄露问题，并跟踪模型在回归测试过程中的性能变化。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的代码生成能力评估、回归测试和持续集成/持续部署（CI/CD）流程中。通过持续生成新的测试用例，可以更准确地评估LLM的性能，并及时发现潜在的问题。此外，该方法还可以用于开发新的代码生成模型，并提高现有模型的性能。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are used for many tasks, including those related to coding. An important aspect of being able to utilize LLMs is the ability to assess their fitness for specific usages. The common practice is to evaluate LLMs against a set of benchmarks. While benchmarks provide a sound foundation for evaluation and comparison of alternatives, they suffer from the well-known weakness of leaking into the training data \cite{Xu2024Benchmarking}. We present a method for creating benchmark variations that generalize across coding tasks and programming languages, and may also be applied to in-house code bases. Our approach enables ongoing generation of test-data thus mitigating the leaking into the training data issue. We implement one benchmark, called \textit{auto-regression}, for the task of text-to-code generation in Python. Auto-regression is specifically created to aid in debugging and in tracking model generation changes as part of the LLM regression testing process.