On Leakage of Code Generation Evaluation Datasets

📄 arXiv: 2407.07565v3 📥 PDF

作者: Alexandre Matton, Tom Sherborne, Dennis Aumiller, Elena Tommasone, Milad Alizadeh, Jingyi He, Raymond Ma, Maxime Voisin, Ellen Gilsenan-McMahon, Matthias Gallé

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-10 (更新: 2024-10-03)

备注: EMNLP 2024 Findings. 5 main pages, 9 in total

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

揭示代码生成评估数据集泄露问题，并提出新的无污染基准测试集LBPP。

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

关键词: 代码生成 数据集泄露 评估基准 大型语言模型 Python编程 数据污染 模型评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在代码生成任务中面临评估数据集泄露的风险，导致评估结果虚高。
  2. 论文分析了直接数据泄露、合成数据泄露和模型选择过拟合三种泄露来源，并提供了实验证据。
  3. 为了解决数据集污染问题，论文发布了一个新的、未受污染的Python代码生成基准测试集LBPP。

📝 摘要（中文）

本文研究了代码生成测试集的污染问题，尤其是在现代大型语言模型中的应用。我们讨论了三种可能的污染来源，并展示了支持每种来源的发现：（i）直接数据泄露，（ii）通过使用合成数据的间接数据泄露，以及（iii）模型选择过程中过度拟合评估集。为了解决这个问题，我们发布了Less Basic Python Problems (LBPP)：一个包含161个提示及其相关Python解决方案的未受污染的新基准测试集。LBPP已在https://huggingface.co/datasets/CohereForAI/lbpp发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文关注的是代码生成模型的评估问题，具体来说，是用于评估这些模型的测试数据集可能存在的“污染”问题。现有方法的问题在于，如果模型在训练过程中接触过测试数据（直接或间接），或者在模型选择过程中过度依赖某个测试集，那么在该测试集上的评估结果就不能真实反映模型的泛化能力。这种污染会导致评估结果虚高，误导研究人员。

核心思路：论文的核心思路是识别并分析代码生成测试数据集中可能存在的泄露来源，并构建一个全新的、未受污染的测试数据集。通过分析泄露来源，可以更好地理解现有评估方法的局限性，并为未来的模型评估提供更可靠的基准。

技术框架：论文的研究框架主要包括以下几个部分：1) 识别潜在的数据泄露来源，包括直接泄露、间接泄露（通过合成数据）和模型选择过程中的过拟合；2) 通过实验验证这些泄露来源的存在；3) 构建一个新的、未受污染的基准测试集LBPP，用于更可靠地评估代码生成模型。

关键创新：论文的关键创新在于对代码生成评估数据集泄露问题的系统性分析，以及提出了三种具体的泄露来源。此外，LBPP数据集的发布也为该领域提供了一个重要的资源，可以促进更可靠的模型评估。

关键设计：LBPP数据集的设计目标是避免现有数据集的污染问题。具体来说，作者可能采取了以下措施：1) 确保LBPP中的问题和解决方案没有出现在任何公开的训练数据集中；2) 避免使用与现有数据集相似的合成数据生成方法；3) 在数据集构建过程中，严格控制数据来源，避免人为引入偏差。关于具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，论文主要关注数据集的构建和分析，而非模型本身。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了代码生成评估数据集中存在泄露问题，并指出了三种可能的泄露来源。作为解决方案，论文发布了包含161个Python编程问题的LBPP数据集，旨在提供一个未受污染的基准测试集，以更准确地评估代码生成模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于代码生成模型的公平、客观评估，避免因数据集污染导致的模型性能高估。LBPP数据集可作为代码生成模型性能评估的可靠基准，推动该领域的研究进展。此外，该研究也提醒研究人员在构建和使用评估数据集时，需要更加重视数据泄露问题。

📄 摘要（原文）

In this paper, we consider contamination by code generation test sets, in particular in their use in modern large language models. We discuss three possible sources of such contamination and show findings supporting each of them: (i) direct data leakage, (ii) indirect data leakage through the use of synthetic data and (iii) overfitting to evaluation sets during model selection. To address this, we release Less Basic Python Problems (LBPP): an uncontaminated new benchmark of 161 prompts with their associated Python solutions. LBPP is released at https://huggingface.co/datasets/CohereForAI/lbpp .