[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Mã MERA: Một khuôn khổ thống nhất để đánh giá việc tạo mã trên nhiều tác vụ

Created by
  • Haebom

Tác giả

Artem Chervykov, Alexander Kharitonov, Pavel Zadorozhny, Adamenko Pavel, Rodion Levichev, Dmitrii Vorobev, Dmitrii Salikhov, Aidar Valeev, Alena Pestova, Maria Dziuba, Ilseyar Alimova, Artem Zavgorodnev, Aleksandr Medvedev, Stanislav Moiseev, Elena Bruches, Daniil Grebenkin, Roman Derunets, Vikulov Vladimir, Anton Emelyanov, Dmitrii Babaev, Vladimir V. Ivanov, Valentin Malykh, Alena Fenogenova

Phác thảo

MERA Code là một tiện ích bổ sung cho chuẩn MERA mới được thiết kế riêng để đánh giá các chương trình LLM (Lập trình viên Thạc sĩ Luật) hiện đại bằng tiếng Nga. Nó bao gồm 11 bài kiểm tra sử dụng 8 ngôn ngữ lập trình để giải quyết vấn đề các bài kiểm tra LLM hiện tại tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên và bỏ qua chất lượng mã. Nó cung cấp một hệ thống phân loại các kỹ năng lập trình thực tế và một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở với hệ thống chấm điểm, bảng xếp hạng và hệ thống nộp bài tương thích với nhiều môi trường lập trình khác nhau. Nó được phân phối công khai để phân tích những hạn chế của LLM đối với các bài kiểm tra lập trình thực tế bằng các ngôn ngữ không phải tiếng Anh, cung cấp hướng dẫn cho nghiên cứu trong tương lai, dự đoán những đột phá trong phát triển mô hình và chuẩn hóa quy trình đánh giá.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Cung cấp các tiêu chuẩn đánh giá việc tạo mã LLM bằng các ngôn ngữ không phải tiếng Anh, bao gồm cả tiếng Nga.
Trình bày phương pháp đánh giá mới tập trung vào việc đánh giá kỹ năng lập trình thực tế.
Tăng cường khả năng kích hoạt nghiên cứu và hợp tác nghiên cứu bằng cách cung cấp cơ sở mã nguồn mở và bảng xếp hạng.
Hiểu sâu hơn về khả năng lập trình thực tế và những hạn chế của LLM.
Limitations:
Hiện tại tập trung vào tiếng Nga, nhưng cần mở rộng sang các ngôn ngữ khác.
Phạm vi của các nhiệm vụ đánh giá có thể bị hạn chế. Cần bổ sung thêm nhiều ngôn ngữ lập trình và nhiệm vụ đa dạng hơn.
Tiêu chuẩn cần được bảo trì và cập nhật liên tục.
👍