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CodeIF-Bench: Evaluating Instruction-Following Capabilities of Large Language Models in Interactive Code Generation

Created by
  • Haebom

저자

Peiding Wang, Li Zhang, Fang Liu, Lin Shi, Minxiao Li, Bo Shen, An Fu

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 코드 생성 능력을 평가하는 새로운 벤치마크인 CodeIF-Bench를 제시합니다. 기존 벤치마크가 단일 라운드 상호작용에서의 기능적 정확성에 초점을 맞춘 것과 달리, CodeIF-Bench는 실제 소프트웨어 개발 요구사항과 정렬된 9가지 유형의 검증 가능한 명령어를 포함하여 다중 라운드 상호작용에서의 명령어 준수 능력을 평가합니다. 9개의 주요 LLM을 CodeIF-Bench를 사용하여 평가한 결과, 기본 프로그래밍 능력과 명령어 준수 능력 사이에 상당한 차이가 있으며, 특히 작업 복잡성, 컨텍스트 길이 및 대화 라운드 수가 증가함에 따라 그 차이가 더욱 커짐을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 코드 생성 능력 평가를 위한 새로운 벤치마크 CodeIF-Bench 제시
다중 라운드 상호작용에서의 명령어 준수 능력 평가 가능
LLM의 기본 프로그래밍 능력과 명령어 준수 능력 간의 차이를 밝힘
LLM의 코드 생성 능력 향상을 위한 연구 방향 제시
한계점:
CodeIF-Bench에 포함된 명령어 유형이 실제 소프트웨어 개발 요구사항을 완전히 반영하지 못할 수 있음
평가 대상 LLM이 제한적일 수 있음
다양한 프로그래밍 언어 및 작업 유형에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
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