“`html
Symflower представила DevQualityEval: инновационный бенчмарк для повышения качества кода в больших языковых моделях
Недавно Symflower представила DevQualityEval, инновационный бенчмарк и фреймворк, разработанный для повышения качества кода, создаваемого большими языковыми моделями (LLM). Этот релиз позволит разработчикам оценить и улучшить возможности LLM в реальных сценариях разработки программного обеспечения.
Основные особенности DevQualityEval:
- Стандартизированный бенчмарк и фреймворк для измерения и сравнения производительности различных LLM в генерации высококачественного кода.
- Фокус на задачах, представляющих реальные программистские вызовы, включая генерацию модульных тестов для различных языков программирования и тестирование моделей на практических и актуальных сценариях.
- Предоставление подробных метрик, таких как процент компиляции кода, процент покрытия тестами и качественная оценка стиля и корректности кода.
- Возможность расширения для добавления новых задач, языков и критериев оценки.
Установка и использование DevQualityEval просты. Разработчики должны установить Git и Go, клонировать репозиторий и выполнить установочные команды. Бенчмарк может быть запущен с использованием бинарного файла ‘eval-dev-quality’, который генерирует подробные журналы и результаты оценки.
DevQualityEval оценивает модели на основе их способности точно и эффективно решать программные задачи. Баллы присуждаются за различные критерии, включая отсутствие ошибок ответа, наличие исполнимого кода и достижение 100% покрытия тестами.
Одним из ключевых моментов DevQualityEval является его способность предоставлять сравнительные исследования производительности ведущих LLM. Например, недавние оценки показали, что, в то время как GPT-4 Turbo обладает превосходными возможностями, Llama-3 70B значительно более экономичен.
В заключение, DevQualityEval от Symflower готов стать важным инструментом для разработчиков ИИ и программных инженеров. Предоставление строгого и расширяемого фреймворка для оценки качества генерации кода позволяет сообществу расширять границы того, что могут достичь LLM в разработке программного обеспечения.
Проверьте страницу GitHub и блог. Вся кредит за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit. Также ознакомьтесь с нашей платформой событий по ИИ.
Источник: MarkTechPost
“`
