IndicEval-XL: Bridging Linguistic Diversity in Code Generation Across Indic Languages

📄 arXiv: 2502.19067v1 📥 PDF

作者: Ujjwal Singh, Aditi Sharma, Nikhil Gupta, Deepakshi, Vivek Kumar Jha

分类: cs.SE, cs.CL

发布日期: 2025-02-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

IndicEval-XL：构建跨印度语代码生成的多语言评测基准

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

关键词: 代码生成 多语言 印度语言 评测基准 大型语言模型 自然语言处理 软件开发

📋 核心要点

  1. 现有代码生成评测基准主要以英语为中心，缺乏对其他语言特别是印度语言的支持。
  2. 论文提出IndicEval-XL，一个包含6种印度语言和12种编程语言的综合性代码生成评测基准。
  3. IndicEval-XL旨在扩展代码生成系统中的语言多样性，使AI驱动的开发工具更具包容性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言提示的代码生成方面表现出了卓越的能力，彻底改变了软件开发工作流程。随着我们朝着基于代理的开发范式发展，这些模型构成了下一代软件开发生命周期的基石。然而，目前用于评估多语言代码生成能力的基准主要以英语为中心，限制了它们在全球开发者社区中的适用性。为了解决这一局限性，我们提出了IndicEval-XL，这是一个全面的代码生成基准，包含了6种主要的印度语言，这些语言的使用者约占世界人口的14%。我们的基准将这些语言与12种编程语言连接起来，创建了一个强大的评估框架。考虑到印度占全球人口的八分之一，以及印度语言在印度社会中的关键作用，这项工作尤为重要。IndicEval-XL代表着在代码生成系统和评估框架中扩展语言多样性的重要一步。通过开发支持多种语言的资源，我们的目标是使人工智能驱动的开发工具更具包容性，并让各种语言背景的开发人员更容易使用。为了促进这方面的进一步研究和开发，我们将我们的数据集和评估基准公开在https://github.com/telekom/IndicEval-XL。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在代码生成方面取得了显著进展，但现有的多语言代码生成评估基准主要集中在英语上，忽略了其他重要语言，例如印度语言。这限制了这些模型在更广泛的全球开发者社区中的适用性，尤其是在印度，印度语言在社会中扮演着关键角色。因此，需要一个更具代表性和包容性的评估基准来准确衡量模型在不同语言环境下的代码生成能力。

核心思路：IndicEval-XL的核心思路是创建一个多语言的代码生成评估基准，该基准涵盖了多种印度语言，并将其与多种编程语言相结合。通过这样做，该基准旨在更全面地评估模型在不同语言环境下的代码生成能力，并促进更具包容性和可访问性的人工智能驱动的开发工具的开发。这种方法认识到语言多样性的重要性，并努力弥合现有评估基准中的差距。

技术框架：IndicEval-XL的技术框架包括以下几个主要组成部分：1) 选择6种主要的印度语言，这些语言的使用者约占世界人口的14%。2) 选择12种流行的编程语言。3) 创建一个包含自然语言提示和相应代码片段的数据集，涵盖所选的印度语言和编程语言。4) 开发一套评估指标，用于衡量模型生成的代码的准确性、效率和可读性。5) 提供一个公开可用的平台，供研究人员和开发人员访问数据集和评估基准。

关键创新：IndicEval-XL最重要的技术创新点在于其对语言多样性的关注，特别是对印度语言的关注。与主要以英语为中心的现有基准不同，IndicEval-XL旨在通过包含多种印度语言来弥合语言差距，从而更全面地评估模型在不同语言环境下的代码生成能力。这种方法对于确保人工智能驱动的开发工具更具包容性和可访问性至关重要。

关键设计：目前论文没有详细描述关键设计，例如具体的参数设置、损失函数或网络结构。数据集的构建细节，例如数据收集和清洗方法，以及评估指标的具体定义，也未在摘要中提及。这些细节可能在论文的完整版本中提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IndicEval-XL构建了一个包含6种印度语言和12种编程语言的综合性代码生成评测基准，覆盖了约14%的世界人口。该基准的发布旨在促进对多语言代码生成模型的更全面评估，并推动更具包容性的AI驱动开发工具的开发。具体性能数据和对比基线需要在完整论文中查找。

🎯 应用场景

IndicEval-XL的应用场景广泛，包括但不限于：评估和改进多语言代码生成模型、开发更具包容性的AI驱动软件开发工具、促进印度及其他地区软件开发的本地化、支持跨语言的代码迁移和理解、以及推动自然语言编程的研究。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in code generation from natural language prompts, revolutionizing software development workflows. As we advance towards agent-based development paradigms, these models form the cornerstone of next-generation software development lifecycles. However, current benchmarks for evaluating multilingual code generation capabilities are predominantly English-centric, limiting their applicability across the global developer community. To address this limitation, we present IndicEval-XL, a comprehensive benchmark for code generation that incorporates 6 major Indic languages, collectively spoken by approximately 14\% of the world's population. Our benchmark bridges these languages with 12 programming languages, creating a robust evaluation framework. This work is particularly significant given India's representation of one-eighth of the global population and the crucial role Indic languages play in Indian society. IndicEval-XL represents a significant step toward expanding the linguistic diversity in code generation systems and evaluation frameworks. By developing resources that support multiple languages, we aim to make AI-powered development tools more inclusive and accessible to developers of various linguistic backgrounds. To facilitate further research and development in this direction, we make our dataset and evaluation benchmark publicly available at https://github.com/telekom/IndicEval-XL