CodeElo – 阿里 Qwen 團(tuán)隊(duì)推出評估 LLM 編程能力的基準(zhǔn)測試

CodeElo 是一個(gè)專為評估大型語言模型（LLMs）在編程競賽級別的代碼生成能力而設(shè)計(jì)的基準(zhǔn)測試工具。它通過與人類程序員的 Elo 評級系統(tǒng)進(jìn)行對比，準(zhǔn)確衡量 LLMs 的編程水平。CodeElo 從 CodeForces 平臺精選題目，并按照比賽分區(qū)、難度級別和算法標(biāo)簽進(jìn)行系統(tǒng)分類，確保所選問題的多樣性和代表性。

CodeElo是什么

CodeElo 是一款評估大型語言模型（LLMs）在編程競賽中代碼生成能力的基準(zhǔn)測試工具。它通過對比人類程序員的 Elo 評級體系，來衡量 LLMs 的編程能力。該工具從 CodeForces 平臺提取題目，并根據(jù)比賽分區(qū)、難度等級和算法標(biāo)簽進(jìn)行分類，確保問題的多樣性和代表性。CodeElo 的評估方法非常嚴(yán)謹(jǐn)，提交的代直接在 CodeForces 平臺上進(jìn)行測試，基于獨(dú)特的評估機(jī)制，以確保代碼正確性的準(zhǔn)確判斷。采用 Elo 評級系統(tǒng)來計(jì)算分?jǐn)?shù)，考慮了問題的難度和錯(cuò)誤的懲罰。在對多款開源和專有 LLM 進(jìn)行測試后，OpenAI 的 o1-mini 模型表現(xiàn)突出，超過了 90% 的人類參與者。CodeElo 的推出旨在解決當(dāng)前基準(zhǔn)測試的局限性，提供一個(gè)更全面、準(zhǔn)確的評估環(huán)境，以幫助研究人員和開發(fā)者更好地理解和提升 LLMs 的編程能力。

CodeElo的主要功能

• 題目選擇與分類
  • 來源豐富：題目主要來源于 CodeForces 平臺，這是一個(gè)擁有大量高質(zhì)量編程問題的在線編程競賽網(wǎng)站。
  • 分類詳細(xì)：題目根據(jù)比賽分區(qū)、難度等級和算法標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)致分類，使研究人員能夠根據(jù)不同需求選擇合適的題目進(jìn)行測試，例如針對特定算法或難度的專項(xiàng)評估。
• 代碼提交與測試
  • 便捷提交：研究人員可以將 LLM 生成的代碼直接提交至 CodeForces 平臺進(jìn)行測試，無需額外配置或環(huán)境搭建。
  • 獨(dú)特評估機(jī)制：基于 CodeForces 的特殊評估機(jī)制，能夠準(zhǔn)確判斷代碼的正確性，包括對輸出結(jié)果的精確匹配及對執(zhí)行效率的限制，確保評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
• 評級計(jì)算與對比
  • Elo 評級體系：采用與人類棋手相似的 Elo 評級系統(tǒng)來計(jì)算 LLMs 的編程能力評分，考慮問題難度和代碼正確性，從而更公平地反映模型的實(shí)際水平。
  • 與人類對比：通過與人類程序員的 Elo 評分進(jìn)行比較，能夠直觀了解 LLMs 在編程競賽中的表現(xiàn)，以及它們與人類程序員之間的差距，為模型的改進(jìn)提供參考。
• 評估結(jié)果分析
  • 性能比較：CodeElo 提供詳細(xì)的性能對比分析，展示不同 LLMs 在各類題目上的表現(xiàn)，幫助研究人員了解模型在不同場景下的優(yōu)劣。
  • 錯(cuò)誤分析：對錯(cuò)誤提交進(jìn)行深入分析，找出模型在代碼生成過程中常見的錯(cuò)誤類型和原因，為模型的調(diào)試和優(yōu)化提供依據(jù)。
• 解決現(xiàn)有基準(zhǔn)測試局限性
  • 彌補(bǔ)不足：針對如 LiveCodeBench 和 USACO 等現(xiàn)有基準(zhǔn)測試的局限性，如缺乏私有測試用例、不支持特殊裁判機(jī)制和執(zhí)行環(huán)境不一致等問題，CodeElo 提供了一個(gè)更加全面、準(zhǔn)確且一致的評估環(huán)境，使 LLMs 的編程能力評估更加可靠有效。

CodeElo的項(xiàng)目地址

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://codeelo-bench.github.io
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/Qwen/CodeElo
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2501.01257

CodeElo的測試效果

• 在對 30 個(gè)開源 LLM 和 3 個(gè)專有 LLM 進(jìn)行測試后，OpenAI 的 o1-mini 模型以 1578 的 Elo 評分表現(xiàn)最佳，超過了 90% 的人類參與者。
• 在開源模型中，QwQ-32B-Preview 以 1261 分位居首位。
• 許多模型在解決簡單問題時(shí)依然面臨挑戰(zhàn)，通常排名在人類參與者的后 20%。

CodeElo的應(yīng)用場景

• 評估模型編程能力：CodeElo 通過與人類程序員的 Elo 評級體系進(jìn)行比較，能夠有效評估大型語言模型（LLM）在編程競賽中的編程能力。
• 輔助編程教學(xué)：CodeElo 提供了標(biāo)準(zhǔn)化的編程能力評估工具，可用于輔助編程教學(xué)和學(xué)習(xí)。教師可以通過 CodeElo 了解學(xué)生在不同編程問題上的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)，以提供更具針對性的教學(xué)指導(dǎo)。
• 學(xué)生自我評估：學(xué)生也可以基于 CodeElo 對自己的編程能力進(jìn)行自我評估，了解自己在編程競賽中的水平，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)和努力方向。
• 模型優(yōu)化與改進(jìn)：研究人員可利用 CodeElo 測試和評估新開發(fā)的 LLM 模型，了解模型在編程競賽中的表現(xiàn)，以指導(dǎo)模型的優(yōu)化和改進(jìn)。
• 代碼生成與補(bǔ)全：企業(yè)可以使用 CodeElo 來評估和選擇適合的 LLM 模型，以便進(jìn)行代碼生成與補(bǔ)全等開發(fā)任務(wù)，從而提高開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。