Isolating Language-Coding from Problem-Solving: Benchmarking LLMs with PseudoEval

📄 arXiv: 2502.19149v1 📥 PDF

作者: Jiarong Wu, Songqiang Chen, Jialun Cao, Hau Ching Lo, Shing-Chi Cheung

分类: cs.SE, cs.CL

发布日期: 2025-02-26

💡 一句话要点

提出PseudoEval基准测试，用于分离评估LLM的代码能力与问题解决能力

🎯 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 基准测试 伪代码 问题解决 语言编码 能力评估

📋 核心要点

  1. 现有代码生成基准难以区分LLM在问题解决和语言编码上的能力瓶颈。
  2. PseudoEval通过提供伪代码解决方案作为输入，隔离评估LLM的语言编码能力。
  3. 实验表明，Python瓶颈在于问题解决，Rust在于语言编码，问题解决能力可跨语言迁移。

📝 摘要（中文）

现有的大型语言模型（LLM）代码生成基准测试，如HumanEval和MBPP，旨在研究LLM的端到端性能，它们以自然语言描述的问题作为输入，并评估生成的特定编程语言代码。然而，由此得到的评估分数很少能揭示代码生成的瓶颈——LLM是在问题解决能力方面存在困难，还是在语言编码能力方面存在困难。为了回答这个问题，我们构建了PseudoEval，这是一个多语言代码生成基准测试，它提供用伪代码编写的解决方案作为输入。通过这种方式，可以分离和识别各种编程语言中代码生成的瓶颈。我们的研究产生了一些有趣的发现。例如，我们发现LLM在Python编程中的瓶颈是问题解决，而Rust在语言编码方面相对更困难。此外，我们的研究表明，问题解决能力可能在不同的编程语言之间转移，而语言编码需要更多特定于语言的努力，特别是对于训练不足的编程语言。最后，我们发布了构建PseudoEval的流程，以方便扩展到现有的基准测试。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码生成基准测试（如HumanEval、MBPP）将问题描述（自然语言）直接输入LLM，评估其生成代码的能力。这种端到端的评估方式无法区分LLM在问题理解和语言编码两个环节上的能力瓶颈，难以诊断LLM的弱点。

核心思路：核心思路是将问题解决和语言编码两个环节解耦。具体来说，提供问题的伪代码解决方案作为LLM的输入，这样就绕过了问题理解环节，专注于评估LLM将伪代码翻译成目标编程语言的能力。通过对比不同编程语言上的表现，可以分析LLM在不同语言上的编码能力差异。

技术框架：PseudoEval基准测试的构建流程主要包括以下几个步骤：1. 收集问题描述和对应的标准答案代码（例如，从现有的HumanEval或MBPP数据集）。2. 将标准答案代码人工或自动翻译成伪代码。3. 构建测试用例，包含问题描述和对应的伪代码解决方案。4. 使用LLM将伪代码翻译成目标编程语言的代码。5. 使用标准测试用例评估生成的代码的正确性。

关键创新：PseudoEval的关键创新在于使用伪代码作为LLM的输入，从而将问题解决和语言编码两个环节解耦。这使得研究人员可以更精确地评估LLM在不同编程语言上的编码能力，并诊断其弱点。与现有基准测试相比，PseudoEval提供了一种更细粒度的评估方法。

关键设计：PseudoEval的关键设计在于伪代码的选取和生成。伪代码需要足够清晰和简洁，以便LLM能够理解其逻辑，同时又要避免过于接近目标编程语言，以免影响评估的准确性。论文中可能使用了人工编写或自动翻译的方式生成伪代码，具体细节未知。评估指标通常采用pass@k，即生成k个候选代码，至少有一个通过所有测试用例的概率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

研究发现，LLM在Python编程中的瓶颈是问题解决，而在Rust编程中，语言编码是更大的挑战。实验还表明，问题解决能力可能在不同编程语言之间迁移，而语言编码能力则需要更多特定于语言的训练。这些发现为LLM的代码生成能力优化提供了重要的指导。

🎯 应用场景

PseudoEval可用于评估和比较不同LLM的代码生成能力，尤其是在不同编程语言上的表现。它可以帮助开发者选择合适的LLM，并针对特定编程语言进行优化。此外，PseudoEval还可以用于研究LLM的知识迁移能力，例如，问题解决能力是否可以从一种编程语言迁移到另一种编程语言。该研究有助于提升LLM在软件开发领域的应用水平。

📄 摘要（原文）

Existing code generation benchmarks for Large Language Models (LLMs) such as HumanEval and MBPP are designed to study LLMs' end-to-end performance, where the benchmarks feed a problem description in natural language as input and examine the generated code in specific programming languages. However, the evaluation scores revealed in this way provide a little hint as to the bottleneck of the code generation -- whether LLMs are struggling with their problem-solving capability or language-coding capability. To answer this question, we construct PseudoEval, a multilingual code generation benchmark that provides a solution written in pseudocode as input. By doing so, the bottleneck of code generation in various programming languages could be isolated and identified. Our study yields several interesting findings. For example, we identify that the bottleneck of LLMs in Python programming is problem-solving, while Rust is struggling relatively more in language-coding. Also, our study indicates that problem-solving capability may transfer across programming languages, while language-coding needs more language-specific effort, especially for undertrained programming languages. Finally, we release the pipeline of constructing PseudoEval to facilitate the extension to existing benchmarks. PseudoEval is available at: https://anonymous.4open.science/r/PseudocodeACL25-7B74.