FullStack Bench: Evaluating LLMs as Full Stack Coders
作者: Bytedance-Seed-Foundation-Code-Team, :, Yao Cheng, Jianfeng Chen, Jie Chen, Li Chen, Liyu Chen, Wentao Chen, Zhengyu Chen, Shijie Geng, Aoyan Li, Bo Li, Bowen Li, Linyi Li, Boyi Liu, Jiaheng Liu, Kaibo Liu, Qi Liu, Shukai Liu, Siyao Liu, Tianyi Liu, Tingkai Liu, Yongfei Liu, Rui Long, Jing Mai, Guanghan Ning, Z. Y. Peng, Kai Shen, Jiahao Su, Jing Su, Tao Sun, Yifan Sun, Yunzhe Tao, Guoyin Wang, Siwei Wang, Xuwu Wang, Yite Wang, Zihan Wang, Jinxiang Xia, Liang Xiang, Xia Xiao, Yongsheng Xiao, Chenguang Xi, Shulin Xin, Jingjing Xu, Shikun Xu, Hongxia Yang, Jack Yang, Yingxiang Yang, Jianbo Yuan, Jun Zhang, Yufeng Zhang, Yuyu Zhang, Shen Zheng, He Zhu, Ming Zhu
分类: cs.AI, cs.SE
发布日期: 2024-11-30 (更新: 2025-05-12)
备注: 26 pages
💡 一句话要点
FullStack Bench：一个用于评估LLM全栈代码能力的综合性基准测试
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码大语言模型 全栈编程 基准测试 代码评估 多语言编程
📋 核心要点
- 现有代码LLM评估数据集覆盖范围有限，无法全面评估全栈编程能力。
- FullStack Bench通过涵盖多种编程语言和应用领域，提供更全面的评估。
- SandboxFusion工具支持多种语言和包，高效执行和评估FullStack Bench。
📝 摘要（中文）
随着代码大语言模型（LLM）能力的不断扩展，它们在各种代码智能领域的应用正在迅速增加。然而，现有的大多数数据集仅评估有限的应用领域。为了解决这个差距，我们开发了一个全面的代码评估数据集FullStack Bench，专注于全栈编程，涵盖了广泛的应用领域（例如，基础编程、数据分析、软件工程、数学和机器学习）。此外，为了评估多语言编程能力，在FullStack Bench中，我们设计了来自16种广泛使用的编程语言的真实指令和相应的单元测试用例，以反映真实的使用场景，而不是简单的翻译。此外，我们还发布了一个有效的代码沙箱执行工具（即SandboxFusion），支持各种编程语言和包，以高效地评估我们的FullStack Bench的性能。在我们的FullStack Bench上的全面实验结果证明了我们的FullStack Bench和SandboxFusion的必要性和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有代码大语言模型（LLM）的评估数据集通常只关注特定领域，例如算法竞赛或特定编程语言，缺乏对全栈编程能力的综合评估。这使得我们难以了解LLM在实际软件开发场景中的表现，尤其是在涉及多种编程语言、数据分析、软件工程等复杂任务时。现有方法的痛点在于无法真实反映LLM在实际应用中的能力。
核心思路：FullStack Bench的核心思路是构建一个更全面、更贴近实际应用场景的基准测试，涵盖多种编程语言和应用领域，包括基础编程、数据分析、软件工程、数学和机器学习。通过设计真实世界的指令和单元测试用例，评估LLM在解决实际问题时的能力。同时，提供一个高效的代码沙箱执行工具，方便快速评估LLM的性能。
技术框架：FullStack Bench包含两部分：数据集和评估工具。数据集由来自16种编程语言的真实指令和单元测试用例组成，涵盖多个应用领域。评估工具SandboxFusion是一个代码沙箱执行环境，支持多种编程语言和包，可以自动执行代码并评估其性能。整体流程是：给定一个任务描述，LLM生成代码，SandboxFusion执行代码，并将结果与预期的单元测试结果进行比较，从而评估LLM的性能。
关键创新：FullStack Bench的关键创新在于其全面性和真实性。它不仅涵盖了多种编程语言和应用领域，还设计了真实世界的指令和单元测试用例，更贴近实际软件开发场景。此外，SandboxFusion工具的引入，使得评估过程更加高效和自动化。与现有方法相比，FullStack Bench能够更全面、更准确地评估LLM的全栈编程能力。
关键设计：FullStack Bench的数据集设计考虑了不同编程语言的特点和应用场景，例如Python用于数据分析，Java用于软件工程等。单元测试用例的设计旨在覆盖各种边界条件和异常情况，确保评估的准确性。SandboxFusion工具的关键设计在于其对多种编程语言和包的支持，以及其高效的代码执行和评估能力。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知，因为论文主要关注数据集和评估工具的构建。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FullStack Bench的实验结果表明，现有代码LLM在全栈编程方面仍有很大的提升空间。该基准测试的引入，为研究人员提供了一个更全面、更准确的评估工具，可以更好地了解LLM的优势和不足，并指导未来的研究方向。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了FullStack Bench的必要性和有效性。
🎯 应用场景
FullStack Bench可用于评估和比较不同代码LLM的全栈编程能力，帮助研究人员和开发者选择合适的模型。它还可以用于指导LLM的训练和优化，提高其在实际软件开发中的应用能力。该基准测试的发布将促进代码LLM领域的发展，并推动其在更广泛的应用场景中的应用。
📄 摘要（原文）
As the capabilities of code large language models (LLMs) continue to expand, their applications across diverse code intelligence domains are rapidly increasing. However, most existing datasets only evaluate limited application domains. To address this gap, we have developed a comprehensive code evaluation dataset FullStack Bench focusing on full-stack programming, which encompasses a wide range of application domains (e.g., basic programming, data analysis, software engineering, mathematics, and machine learning). Besides, to assess multilingual programming capabilities, in FullStack Bench, we design real-world instructions and corresponding unit test cases from 16 widely-used programming languages to reflect real-world usage scenarios rather than simple translations. Moreover, we also release an effective code sandbox execution tool (i.e., SandboxFusion) supporting various programming languages and packages to evaluate the performance of our FullStack Bench efficiently. Comprehensive experimental results on our FullStack Bench demonstrate the necessity and effectiveness of our FullStack Bench and SandboxFusion.