Evaluating Language Models for Efficient Code Generation

📄 arXiv: 2408.06450v1 📥 PDF

作者: Jiawei Liu, Songrun Xie, Junhao Wang, Yuxiang Wei, Yifeng Ding, Lingming Zhang

分类: cs.SE, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-08-12

💡 一句话要点

提出DPE框架，用于可靠评估LLM在高效代码生成方面的能力。

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

关键词: 代码生成 大型语言模型 效率评估 基准测试 性能分析

📋 核心要点

  1. 现有代码生成基准测试在评估代码效率方面存在不足，依赖简单输入且缺乏有效的综合评估指标。
  2. DPE框架通过构建效率敏感型任务数据集和设计复合评估指标，来更准确地评估LLM的代码效率。
  3. 实验表明，模型大小的增加不一定带来代码效率的提升，而指令微调则能同时提升代码的正确性和效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为差分性能评估（DPE）的框架，旨在可靠地评估大型语言模型（LLM）在高效代码生成方面的能力。传统的代码基准测试通常无法提供关于代码效率的可靠见解，因为它们依赖于简单的测试输入，并且缺乏有效的复合指标。DPE通过关注对效率有要求的编程任务，并建立一个用于性能评估的具有洞察力的复合指标来解决这些问题。DPE分两个阶段运行：为了管理效率数据集，它从现有的代码基准测试中选择对效率有要求的任务，并生成计算成本高昂的输入来强调LLM解决方案的效率。为了评估代码效率，DPE分析新的解决方案，并将其与一组具有不同效率水平的参考解决方案进行全局比较，匹配的级别定义了其效率得分。作为一个概念验证，我们使用DPE创建了EvalPerf，这是一个包含121个性能挑战性编码任务的基准。我们的综合评估得出了关于模型大小、指令调优和提示对效率影响的有趣发现。例如，虽然缩放定律未能解释代码效率，但通用指令调优有利于代码正确性和效率。我们还通过检查DPE的有效性来评估评估，表明EvalPerf是可靠且方便使用的，即使在跨平台的情况下也是如此。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码生成评估基准主要关注代码的正确性，而忽略了代码的效率。传统的基准测试用例简单，无法充分暴露LLM生成代码的性能瓶颈。因此，需要一种新的评估方法，能够更全面、更可靠地衡量LLM生成代码的效率。

核心思路：DPE的核心思路是通过构建对效率有要求的测试用例，并设计一种能够反映代码效率的复合指标，来更准确地评估LLM的代码生成能力。DPE不是简单地判断代码是否正确，而是要衡量代码在解决复杂问题时的资源消耗情况。

技术框架：DPE框架包含两个主要阶段：数据集构建阶段和代码效率评估阶段。在数据集构建阶段，DPE从现有代码基准中选择对效率敏感的任务，并生成计算密集型的输入数据，以充分测试LLM生成代码的性能。在代码效率评估阶段，DPE首先对LLM生成的代码进行性能分析，然后将其与一组具有不同效率水平的参考代码进行比较，最终确定LLM生成代码的效率等级。

关键创新：DPE的关键创新在于其对效率敏感型测试用例的构建方法和复合评估指标的设计。传统的测试用例往往过于简单，无法有效区分不同代码的效率差异。DPE通过生成计算密集型的输入数据，使得代码的效率差异更加明显。此外，DPE的复合评估指标综合考虑了代码的运行时间、内存占用等多个因素，能够更全面地反映代码的效率。

关键设计：DPE在数据集构建阶段，采用了一系列策略来生成计算密集型的输入数据，例如增加输入数据的规模、提高计算复杂度等。在代码效率评估阶段，DPE使用性能分析工具来测量代码的运行时间、内存占用等指标。此外，DPE还设计了一种基于排序的复合评估指标，该指标将LLM生成代码的效率等级与参考代码的效率等级进行比较，从而确定LLM生成代码的效率得分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EvalPerf基准测试包含121个性能挑战性编码任务。实验结果表明，模型大小与代码效率之间并非线性关系，而指令微调能够显著提升代码的正确性和效率。DPE框架能够可靠地评估代码效率，且易于跨平台使用。

🎯 应用场景

DPE框架可用于评估各种代码生成模型的效率，帮助研究人员和开发者选择更高效的模型。此外，DPE还可以用于指导代码生成模型的训练，使其能够生成更高效的代码。该研究对于提升软件开发效率、降低计算资源消耗具有重要意义。

📄 摘要（原文）

We introduce Differential Performance Evaluation (DPE), a framework designed to reliably evaluate Large Language Models (LLMs) for efficient code generation. Traditional coding benchmarks often fail to provide reliable insights into code efficiency, due to their reliance on simplistic test inputs and the absence of effective compound metrics. DPE addresses these issues by focusing on efficiency-demanding programming tasks and establishing an insightful compound metric for performance evaluation. DPE operates in two phases: To curate efficiency datasets, it selects efficiency-demanding tasks from existing coding benchmarks and generates computationally expensive inputs to stress the efficiency of LLM solutions. To assess the code efficiency, DPE profiles the new solution and compares it globally against a set of reference solutions that exhibit distinct efficiency levels, where the matched level defines its efficiency score. As a proof of concept, we use DPE to create EvalPerf, a benchmark with 121 performance-challenging coding tasks. Our comprehensive evaluation draws interesting findings on the efficiency impact of model sizes, instruction tuning, and prompting. For example, while the scaling law fails to account for code efficiency, general instruction tuning benefits both code correctness and efficiency. We also evaluate the evaluation by examining the effectiveness of DPE, showing that EvalPerf is reliable and convenient to use even across platforms.