FullStack Bench:字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: FullStack Bench是由字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准,专注于全栈编程和多语言编程能力评估。该基准覆盖超过11种真实编程场景,包含3374个问题,涉及16种编程语言,旨在更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🚀 快速阅读

  1. 全面评估:FullStack Bench能评估大型语言模型在多种真实编程场景下的能力,包括基础编程、数据科学、机器学习等多个领域。
  2. 多语言支持:覆盖16种广泛使用的编程语言,让评估结果更具普遍性和实用性。
  3. 实际应用场景模拟:基于从Stack Overflow等社区抽取问题,模拟真实世界编程问题,确保评估的相关性和实际应用价值。

正文(附运行示例)

FullStack Bench 是什么

公众号: 蚝油菜花 - FullStackBench

FullStack Bench是由字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准,专注于全栈编程和多语言编程能力评估。该基准覆盖超过11种真实编程场景,包含3374个问题,涉及16种编程语言,旨在更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。

FullStack Bench基于模拟真实编程应用领域,提供一个全面、多领域的评估平台,有助于推动代码智能技术的进步。

FullStack Bench 的主要功能

  • 全面评估:能评估大型语言模型(LLMs)在多种真实编程场景下的能力,包括基础编程、数据科学、机器学习等多个领域。
  • 多语言支持:覆盖16种广泛使用的编程语言,让评估结果更具普遍性和实用性。
  • 实际应用场景模拟:基于从Stack Overflow等社区抽取问题,模拟真实世界编程问题,确保评估的相关性和实际应用价值。
  • 代码质量控制:每个问题都包括题目描述、参考解决方案和单元测试用例,确保评估的准确性和可靠性。

FullStack Bench 的技术原理

  • 数据集构建:分析Stack Overflow等技术社区的问题分布,提炼出常见的真实编程应用领域,构建包含多个问题的数据集。
  • 人工注释与验证:基于人工注释和验证流程,确保每个问题的质量,包括问题描述的准确性和参考解决方案的正确性。
  • 单元测试用例:为每个问题设计单元测试用例,用自动化的方式验证模型生成的代码是否符合预期。
  • 多语言编程能力评估:基于设计真实世界的指令和相应的单元测试用例,评估模型在不同编程语言下的表现。
  • 沙盒执行环境:用SandboxFusion沙盒执行工具,支持多种编程语言和包,为代码执行提供安全和隔离的环境。

如何运行 FullStack Bench

首先,启动沙盒服务器:

docker run -d --rm -p 8080:8080 volcengine/sandbox-fusion:server-20241204

对于中国大陆用户,可以使用以下镜像:

docker run -d --rm -p 8080:8080 vemlp-cn-beijing.cr.volces.com/preset-images/code-sandbox:server-20241204

然后,运行基准测试:

git clone https://github.com/bytedance/FullStackBench.git
cd FullStackBench
pip install -r requirements.txt
# 修改src/main.py中的模型配置
python src/main.py

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
8月前
|
数据采集 自然语言处理 前端开发
社区供稿 | 猎户星空百亿参数大模型 Orion-14B系列开源,一张3060就能跑(附魔搭社区推理微调最佳实践)
1月21日,傅盛在猎户星空大模型发布会上宣布,“为企业应用而生” 的开源百亿参数猎户星空大模型正式发布。猎户星空大模型(Orion-14B)是由猎户星空研发的预训练多语言大语言模型,以其140亿参数规模展现出了卓越的性能。
|
3月前
|
人工智能 语音技术 UED
仅用4块GPU、不到3天训练出开源版GPT-4o,这是国内团队最新研究
【10月更文挑战第19天】中国科学院计算技术研究所提出了一种名为LLaMA-Omni的新型模型架构,实现与大型语言模型(LLMs)的低延迟、高质量语音交互。该模型集成了预训练的语音编码器、语音适配器、LLM和流式语音解码器,能够在不进行语音转录的情况下直接生成文本和语音响应,显著提升了用户体验。实验结果显示,LLaMA-Omni的响应延迟低至226ms,具有创新性和实用性。
118 1
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
LLM主流开源代表模型(二)
随着ChatGPT迅速火爆,引发了大模型的时代变革,国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场,近百款大模型发布及应用。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
LLM主流开源代表模型(一)
随着ChatGPT迅速火爆,引发了大模型的时代变革,国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场,近百款大模型发布及应用。
|
6月前
|
自然语言处理 测试技术 Docker
BigCodeBench: 继 HumanEval 之后的新一代代码生成测试基准
• 多语言性: 目前,BigCodeBench 仅支持 Python,无法轻松扩展到其他编程语言。由于函数调用大多是特定于语言的,在 Python 以外的语言中找到具有相同功能的包或库是一个挑战。 • 严格性: 虽然我们在 BigCodeBench 的地面真值解决方案中实现了高测试覆盖率,但这并不能保证 LLM 生成的所有代码解决方案都能正确评估现有的测试用例。以前的工作如 EvalPlus 尝试通过 LLM 和基于突变的策略扩展有限的测试用例。然而,将EvalPlus 适应于 BigCodeBench 的测试框架是一个挑战。尽管 EvalPlus 强调输入输出断言,BigCodeBench
103 0
|
8月前
|
存储 自然语言处理 负载均衡
元象开源首个MoE大模型:4.2B激活参数,效果堪比13B模型,魔搭社区最佳实践来了
近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。
|
人工智能 索引 Python
阿里云社区MS大模型评测
通过中文竞技场模型比较模型AB的优劣
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
全球最长开源大模型!元象开源 XVERSE-Long-256K!(附魔搭社区推理微调最佳实践)
近日,元象发布全球首个上下文窗口长度256K的开源大模型XVERSE-Long-256K,支持输入25万汉字,让大模型应用进入“长文本时代”。该模型全开源,无条件免费商用,目前魔搭社区可下载体验。
|
数据采集 自然语言处理 达摩院
四年了,基础开源模型没有真正进步,指令调优大模型评估惊人发现
四年了,基础开源模型没有真正进步,指令调优大模型评估惊人发现
141 0
|
人工智能 API 开发者
弥补斯坦福70亿参数「羊驼」短板,精通中文的大模型来了,已开源
弥补斯坦福70亿参数「羊驼」短板,精通中文的大模型来了,已开源
184 0

热门文章

最新文章