CoCo-Bench: A Comprehensive Code Benchmark For Multi-task Large Language Model Evaluation

📄 arXiv: 2504.20673v1 📥 PDF

作者: Wenjing Yin, Tianze Sun, Yijiong Yu, Jiawei Fang, Guangyao Su, Jiancheng Wang, Zekun Wang, Wei Wang, Ran Chen, Ziyun Dai, Shuai Yuan, Menghang Dong, Peng Luo, Dong Cao, Da Lei, Yajun Zhang, Hao Chen, Xiang Ma, Yong Liu, Weifeng Liu, Yuanjian Xu, Ji Pei

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-04-29

备注: Submitted to ACL 2025. Under review

💡 一句话要点

CoCo-Bench：用于多任务大语言模型代码能力评估的综合基准

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

关键词: 代码基准 大语言模型 代码理解 代码生成 代码修改 代码审查 软件工程 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有代码评估基准侧重于特定任务，缺乏对大语言模型在软件工程中多方面能力的综合评估。
  2. CoCo-Bench从代码理解、生成、修改和审查四个维度评估LLMs，更贴近实际开发需求，提供全面评估。
  3. 实验表明CoCo-Bench能有效揭示不同模型在各项任务上的性能差异，为未来研究提供指导。

📝 摘要（中文）

本文提出CoCo-Bench，一个综合性的代码基准，用于评估大语言模型（LLMs）在软件工程中的能力。现有基准通常范围狭窄，侧重于特定任务，缺乏反映真实应用场景的全面评估框架。CoCo-Bench旨在从代码理解、代码生成、代码修改和代码审查四个关键维度评估LLMs，这些维度涵盖了开发者需求，确保更系统和具有代表性的评估。CoCo-Bench包含多种编程语言和不同难度的任务，并经过严格的人工审核以保证数据质量和准确性。实验结果表明，CoCo-Bench与现有基准一致，同时揭示了模型性能的显著差异，有效突出了模型的优势和劣势。CoCo-Bench提供全面客观的评估，为代码导向的LLMs的未来研究和技术进步提供有价值的见解，并为该领域建立可靠的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码评估基准存在覆盖范围窄、任务类型单一的问题，难以全面评估LLMs在软件工程中的能力。这些基准通常只关注代码生成或代码补全等单一任务，忽略了代码理解、代码修改和代码审查等关键环节，无法反映真实开发场景的需求。此外，现有基准的数据质量和难度设置也可能存在问题，导致评估结果不够准确和可靠。

核心思路：CoCo-Bench的核心思路是构建一个综合性的代码基准，从多个维度全面评估LLMs在软件工程中的能力。通过覆盖代码理解、代码生成、代码修改和代码审查四个关键维度，CoCo-Bench能够更全面地反映LLMs在实际开发场景中的表现。同时，CoCo-Bench还考虑了多种编程语言和不同难度的任务，以提高评估的泛化性和鲁棒性。

技术框架：CoCo-Bench的整体框架包括四个主要模块，分别对应代码理解、代码生成、代码修改和代码审查四个维度。每个模块包含多个任务，每个任务包含输入和输出两部分。输入可以是代码片段、自然语言描述或问题描述，输出可以是代码片段、修改后的代码或审查意见。CoCo-Bench还包括数据收集、数据清洗、数据标注和数据验证等环节，以保证数据的质量和准确性。

关键创新：CoCo-Bench的关键创新在于其综合性和全面性。与现有基准相比，CoCo-Bench覆盖了更多的任务类型和编程语言，能够更全面地评估LLMs在软件工程中的能力。此外，CoCo-Bench还采用了严格的人工审核流程，以保证数据的质量和准确性。

关键设计：CoCo-Bench的关键设计包括任务选择、数据收集、数据标注和评估指标。任务选择方面，CoCo-Bench选择了具有代表性和挑战性的任务，以反映实际开发场景的需求。数据收集方面，CoCo-Bench采用了多种数据来源，包括开源代码库、在线编程平台和人工生成的数据。数据标注方面，CoCo-Bench采用了严格的人工标注流程，以保证数据的质量和准确性。评估指标方面，CoCo-Bench采用了多种评估指标，包括准确率、召回率、F1值和BLEU值等，以全面评估LLMs的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CoCo-Bench的实验结果表明，不同LLMs在不同任务上的性能存在显著差异，例如，某些模型在代码生成任务上表现出色，但在代码理解任务上表现较差。CoCo-Bench能够有效揭示这些差异，并为模型选择和优化提供指导。此外，CoCo-Bench还发现，现有LLMs在某些任务上仍存在较大提升空间，例如，在代码修改和代码审查任务上，模型的性能还有待提高。

🎯 应用场景

CoCo-Bench可用于评估和比较不同LLMs在软件工程任务中的性能，帮助研究人员和开发者选择合适的模型。它还可用于指导LLMs的训练和优化，提高其在代码相关任务中的能力。此外，CoCo-Bench还可用于开发自动化代码生成、代码修改和代码审查工具，提高软件开发的效率和质量。未来，CoCo-Bench可以扩展到更多编程语言和任务类型，并与其他软件工程工具集成，成为一个全面的软件工程平台。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) play a crucial role in software engineering, excelling in tasks like code generation and maintenance. However, existing benchmarks are often narrow in scope, focusing on a specific task and lack a comprehensive evaluation framework that reflects real-world applications. To address these gaps, we introduce CoCo-Bench (Comprehensive Code Benchmark), designed to evaluate LLMs across four critical dimensions: code understanding, code generation, code modification, and code review. These dimensions capture essential developer needs, ensuring a more systematic and representative evaluation. CoCo-Bench includes multiple programming languages and varying task difficulties, with rigorous manual review to ensure data quality and accuracy. Empirical results show that CoCo-Bench aligns with existing benchmarks while uncovering significant variations in model performance, effectively highlighting strengths and weaknesses. By offering a holistic and objective evaluation, CoCo-Bench provides valuable insights to guide future research and technological advancements in code-oriented LLMs, establishing a reliable benchmark for the field.