ConvCodeWorld: Benchmarking Conversational Code Generation in Reproducible Feedback Environments
作者: Hojae Han, Seung-won Hwang, Rajhans Samdani, Yuxiong He
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-02-27
备注: ICLR 2025
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE
💡 一句话要点
提出CONVCODEWORLD以解决多轮交互代码生成评估问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码生成 多轮交互 反馈机制 大型语言模型 基准评估
📋 核心要点
- 现有代码生成基准无法有效评估多轮交互中的反馈，限制了LLMs的评估能力。
- 提出CONVCODEWORLD和CONVCODEBENCH，模拟多种交互场景并结合不同类型的反馈，提供更全面的评估。
- 实验结果表明，反馈显著影响LLM性能，弱模型在充分反馈下可超越强模型的单轮结果。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在代码生成方面表现出色，尤其是在交互环境中。然而，现有的代码生成基准未能有效捕捉多轮交互中遇到的多样反馈，限制了我们在这些环境中评估LLMs的能力。为了解决这一问题，本文提出了一套新颖的基准，明确建模了对代码生成LLMs提供的反馈质量。我们提出的贡献包括：首先，介绍了CONVCODEWORLD，一个新颖且可重复的交互代码生成基准环境，模拟了9种不同的交互代码生成场景，并系统性地结合了三种反馈类型；其次，推出了CONVCODEBENCH，一个快速的静态基准，使用预生成的反馈日志，消除了动态生成口头反馈的高成本，同时与CONVCODEWORLD保持强相关性；最后，对多种LLMs的广泛评估揭示了关键见解，包括反馈对LLM性能的显著影响等。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有代码生成基准无法捕捉多轮交互反馈的问题，导致LLMs在这些环境中的评估能力受限。
核心思路：通过构建CONVCODEWORLD环境，模拟多种交互场景并结合不同类型的反馈，提供更真实的评估环境。这样设计的目的是为了更好地反映LLMs在实际应用中的表现。
技术框架：整体架构包括CONVCODEWORLD和CONVCODEBENCH两个模块。CONVCODEWORLD模拟9种交互场景，结合编译反馈、执行反馈和口头反馈；而CONVCODEBENCH则使用预生成的反馈日志，提供快速评估。
关键创新：最重要的创新在于引入了多种反馈类型的结合，特别是动态生成的口头反馈，这在现有基准中是缺乏的。
关键设计：在反馈类型的设计上，采用了编译反馈、不同覆盖率的执行反馈和由GPT-4生成的口头反馈，确保了反馈的多样性和真实性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLM的性能受反馈类型显著影响，弱模型在充分反馈下可超越强模型的单轮结果。具体而言，Spearman相关性在0.82到0.99之间，表明CONVCODEBENCH与CONVCODEWORLD之间的强一致性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发、教育和自动化测试等。通过提供更真实的交互反馈评估，能够帮助开发者更好地理解和优化代码生成模型的性能，提升开发效率和代码质量。未来，该方法可能推动更智能的编程助手和自动化工具的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have proven invaluable for code generation, particularly in interactive settings. However, existing code generation benchmarks fail to capture the diverse feedback encountered in multi-turn interactions, limiting our ability to evaluate LLMs in these contexts. To address this gap, we present a set of novel benchmarks that explicitly model the quality of feedback provided to code generation LLMs. Our contributions are threefold: First, we introduce CONVCODEWORLD, a novel and reproducible environment for benchmarking interactive code generation. CONVCODEWORLD simulates 9 distinct interactive code generation scenarios while systematically combining three types of feedback: (a) compilation feedback; (b) execution feedback with varying test coverage; (c) verbal feedback generated by GPT-4o with different levels of expertise. Second, we introduce CONVCODEBENCH, a fast, static version of benchmark that uses pre-generated feedback logs, eliminating the need for costly dynamic verbal feedback generation while maintaining strong Spearman's rank correlations (0.82 to 0.99) with CONVCODEWORLD. Third, extensive evaluations of both closed-source and open-source LLMs including R1-Distill on CONVCODEWORLD reveal key insights: (a) LLM performance varies significantly based on the feedback provided; (b) Weaker LLMs, with sufficient feedback, can outperform single-turn results of state-of-the-art LLMs without feedback; (c) Training on a specific feedback combination can limit an LLM's ability to utilize unseen combinations; (d) LLMs solve problems in fewer turns (high MRR) may not solve as many problems overall (high Recall), and vice versa. All implementations and benchmarks will be made publicly available at https://huggingface.co/spaces/ConvCodeWorld/ConvCodeWorld