CodeElo – 阿里 Qwen 团队推出评估 LLM 编程能力的基准测试
CodeElo 是一个专为评估大型语言模型（LLMs）在编程竞赛级别的代码生成能力而设计的基准测试工具。它通过与人类程序员的 Elo 评级系统进行对比，准确衡量 LLMs 的编程水平。CodeElo 从 CodeForces 平台精选题目，并按照比赛分区、难度级别和算法标签进行系统分类，确保所选问题的多样性和代表性。
CodeElo是什么
CodeElo 是一款评估大型语言模型（LLMs）在编程竞赛中代码生成能力的基准测试工具。它通过对比人类程序员的 Elo 评级体系，来衡量 LLMs 的编程能力。该工具从 CodeForces 平台提取题目，并根据比赛分区、难度等级和算法标签进行分类，确保问题的多样性和代表性。CodeElo 的评估方法非常严谨，提交的代直接在 CodeForces 平台上进行测试，基于独特的评估机制，以确保代码正确性的准确判断。采用 Elo 评级系统来计算分数，考虑了问题的难度和错误的惩罚。在对多款开源和专有 LLM 进行测试后，OpenAI 的 o1-mini 模型表现突出，超过了 90% 的人类参与者。CodeElo 的推出旨在解决当前基准测试的局限性，提供一个更全面、准确的评估环境，以帮助研究人员和开发者更好地理解和提升 LLMs 的编程能力。
CodeElo的主要功能
- 题目选择与分类
- 代码提交与测试
- 评级计算与对比
- 评估结果分析
- 解决现有基准测试局限性
- 弥补不足：针对如 LiveCodeBench 和 USACO 等现有基准测试的局限性，如缺乏私有测试用例、不支持特殊裁判机制和执行环境不一致等问题，CodeElo 提供了一个更加全面、准确且一致的评估环境，使 LLMs 的编程能力评估更加可靠有效。
CodeElo的项目地址
- 项目官网：https://codeelo-bench.github.io
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/Qwen/CodeElo
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.01257
CodeElo的测试效果
- 在对 30 个开源 LLM 和 3 个专有 LLM 进行测试后，OpenAI 的 o1-mini 模型以 1578 的 Elo 评分表现最佳，超过了 90% 的人类参与者。
- 在开源模型中，QwQ-32B-Preview 以 1261 分位居首位。
- 许多模型在解决简单问题时依然面临挑战，通常排名在人类参与者的后 20%。
CodeElo的应用场景
- 评估模型编程能力：CodeElo 通过与人类程序员的 Elo 评级体系进行比较，能够有效评估大型语言模型（LLM）在编程竞赛中的编程能力。
- 辅助编程教学：CodeElo 提供了标准化的编程能力评估工具，可用于辅助编程教学和学习。教师可以通过 CodeElo 了解学生在不同编程问题上的表现，发现学生的薄弱环节，以提供更具针对性的教学指导。
- 学生自我评估：学生也可以基于 CodeElo 对自己的编程能力进行自我评估，了解自己在编程竞赛中的水平，明确学习目标和努力方向。
- 模型优化与改进：研究人员可利用 CodeElo 测试和评估新开发的 LLM 模型，了解模型在编程竞赛中的表现，以指导模型的优化和改进。
- 代码生成与补全：企业可以使用 CodeElo 来评估和选择适合的 LLM 模型，以便进行代码生成与补全等开发任务，从而提高开发效率和代码质量。
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