The Heap: A Contamination-Free Multilingual Code Dataset for Evaluating Large Language Models

📄 arXiv: 2501.09653v2 📥 PDF

作者: Jonathan Katzy, Razvan Mihai Popescu, Arie van Deursen, Maliheh Izadi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-16 (更新: 2025-12-29)

备注: Camera-ready. Accepted to FORGE 2025 Dataset Track

💡 一句话要点

发布The Heap：一个无污染的多语言代码数据集，用于评估大型语言模型

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

关键词: 代码数据集 大型语言模型 数据去重 模型评估 多语言 无污染数据 代码生成 编程语言

📋 核心要点

  1. 现有代码数据集的广泛使用导致评估大型语言模型时面临数据污染问题，影响评估的公正性。
  2. The Heap数据集通过与现有开放代码数据集进行去重，提供了一个无污染的代码资源，用于公平评估大型语言模型。
  3. The Heap包含57种编程语言，覆盖范围广，减少了研究人员在评估过程中进行数据清理的负担。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型日益普及，训练它们需要大量的代码数据集。然而，这导致可用于下游特定行为研究或大型语言模型评估的代码资源有限，并且容易受到数据污染的影响。为了解决这个问题，我们发布了The Heap，这是一个包含57种编程语言的大型多语言数据集，它已经与其他开放代码数据集进行了去重处理。这使得研究人员能够进行公平的大型语言模型评估，而无需进行大量的数据清理工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）评估中因训练数据污染而导致评估结果不准确的问题。现有的大型代码数据集被广泛用于训练LLM，导致后续评估LLM性能时，LLM可能已经见过评估数据，从而使得评估结果偏高，无法真实反映LLM的泛化能力。因此，需要一个干净的、未被LLM训练过的大型代码数据集，用于公平地评估LLM的性能。

核心思路：论文的核心思路是构建一个与现有公开代码数据集进行过去重的代码数据集，确保LLM在评估阶段没有见过这些代码。通过这种方式，可以避免数据污染，从而更准确地评估LLM的真实性能。数据集的构建重点在于去重，保证其独特性和干净性。

技术框架：The Heap数据集的构建主要包含数据收集和数据去重两个阶段。首先，从多个来源收集大量的代码数据，涵盖57种编程语言。然后，将收集到的数据与现有的公开代码数据集进行比较，识别并移除重复的代码片段。具体的技术细节包括使用特定的哈希算法或相似度度量方法来检测重复代码，并采用高效的去重策略来处理大规模数据。

关键创新：The Heap数据集的关键创新在于其彻底的去重策略，确保数据集的“干净性”。与以往的代码数据集相比，The Heap更加注重避免数据污染，从而为LLM的公平评估提供了一个可靠的基础。这种去重策略不仅考虑了完全相同的代码片段，还考虑了相似的代码片段，从而更有效地减少了数据污染的风险。

关键设计：数据集构建的关键设计包括：1) 选择具有代表性的代码来源，覆盖多种编程语言和应用场景；2) 设计高效的去重算法，能够在海量数据中快速识别和移除重复代码；3) 采用严格的评估标准，验证数据集的干净程度，确保其能够满足LLM评估的需求。具体的技术细节（如哈希算法的选择、相似度阈值的设定等）在论文中可能没有详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

The Heap数据集包含57种编程语言，并已与多个公开代码数据集进行去重。这意味着研究人员可以使用The Heap来评估LLM，而无需担心数据污染问题。具体性能数据和提升幅度未知，因为论文主要关注数据集的构建和发布，而非特定LLM的评估结果。

🎯 应用场景

The Heap数据集可广泛应用于大型语言模型的评估和基准测试，尤其是在代码生成、代码理解和代码修复等任务中。它能够帮助研究人员更准确地评估LLM在实际应用中的性能，并促进LLM的持续改进。此外，该数据集还可以用于研究LLM在不同编程语言上的表现差异，为LLM的跨语言应用提供参考。

📄 摘要（原文）

The recent rise in the popularity of large language models has spurred the development of extensive code datasets needed to train them. This has left limited code available for collection and use in the downstream investigation of specific behaviors, or evaluation of large language models without suffering from data contamination. To address this problem, we release The Heap, a large multilingual dataset covering 57 programming languages that has been deduplicated with respect to other open datasets of code, enabling researchers to conduct fair evaluations of large language models without significant data cleaning overhead.