2. 數據收集：針對每個候選測試任務，分析和收集目標函數/方法的元信息、自身信息、測試信息等

3. 環境構建：準備目標項目和依賴，為測試代碼提供執行環境，并通過執行測試驗證測試代碼和目標代碼的正確性

作為第一個版本，CoderEval首先支持了兩大語言：

? CoderEval4Python：包含來自43個項目的230個生成任務

? CoderEval4Java：包含來自10個項目的230個生成任務

為了真實反映代碼生成模型在實際項目開發中的效果和價值，我們需要從真實、多元的開源項目中選取高質量的生成任務，并配備盡可能完善的測試。為此，我們首先爬取了GitHub上Python和Java項目的所有標簽，根據最頻繁的14個標簽和標星數篩選出若干項目，然后抽取出項目中所有的測試代碼以及被測函數/方法，僅保留符合以下全部條件的部分：

?并非以測試為目的的、deprecated的、接口形式的函數/方法

?包含一段英文自然語言描述作為函數/方法級注釋

?可以在測試環境中正確執行并通過原始測試

經過這些篩選保留下來的函數/方法，再經過人工篩選和程序分析，構成了CoderEval中的代碼生成任務，每個生成任務提供的信息有：

?元信息（Meta）：所在項目地址、文件路徑、行號范圍等

?自身信息（Native）：該函數/方法的原始注釋、簽名、代碼等

?上下文信息（Context，可選）：所在文件內容、可訪問上下文信息、所使用上下文信息、運行級別分類等

?測試信息（Test）：人工標注的自然語言描述、在原始代碼上的若干測試樣例等

CoderEval使用方法

CoderEval支持函數/方法塊級生成（Block Generation）：根據注釋形式的任務描述和/或函數簽名，生成實現對應功能的完整函數體。

CoderEval支持的指標：基于運行的指標（Comparison-based Metrics）。與HumanEval一致，我們同樣采取了Pass@k作為測試指標，從而評估所生成代碼實際的運行效果，允許模型生成不同版本的實現。

CoderEval支持更細粒度的評估：

1. 上下文感知能力評估：我們在研究中發現，對于非自包含函數/方法，其代碼實現中的外部依賴信息對于其功能和行為非常關鍵。因此，模型的上下文感知能力（Context-awareness，即正確生成外部依賴信息的能力）是另一個重要指標。CoderEval提供了生成任務所在項目以及文件內容可作為輸入，原始代碼中實際用到的上下文信息作為期望輸出，因此，可以分析并計算生成代碼中上下文信息的準確率以及召回率，作為上下文感知能力的評估指標。

2. 分級評估：如圖2所示，依據所依賴的上下文信息，CoderEval進一步將生成任務分成了6個級別（self_contained、slib_runnable、plib_runnable、class_runnable、project_runnable），代表所對應代碼可執行的環境（標準庫、第三方庫、當前文件、當前項目等）。CoderEval支持更細粒度地測試和分析模型在每個級別上的生成能力，從而可以全面地分析當前模型的不足和待優化的方向（如引入課程學習、針對性微調、上下文可感知度的針對性提升等）。

圖2 CoderEval中按依賴級別的數據分布

3. Prompt評估：CoderEval同時提供了原始注釋和開發者另外標注的代碼功能描述，從而研究模型記憶效應、Prompt形式、Prompt質量對不同模型的影響。

由于CoderEval源于實際的開源項目，并且我們無法精確獲得或控制各個模型訓練數據，因此可能無法避免存在因模型的記憶效應和復制機制產生的誤差。CoderEval緩解此類誤差的主要措施包括：

1.為所有任務補充了人工改寫的注釋替代原注釋，該部分可確保不存在于訓練集中。為此，我們同時會測試。

2. 可增大采樣次數并綜合基于運行的指標和基于比較的指標進行分析，從而分析模型是否能實現與原代碼不同、但又可通過測試的方案。

CoderEval實測結果

我們測試了工業界為主提出的、具有代表性的三個模型在CoderEval上的表現，被測模型包括：

1.CodeGen（Salesforce）：采用GPT-2架構，在自然語言上先進行預訓練，再在多種編程語言混合語料上繼續訓練，最后在單一編程語言上進行微調。

2. PanGuCoder（Huawei）：基于PanGu-alpha架構，采用<自然語言描述, 程序語言代碼>對的形式和多階段預訓練方法，專注于Text2Code任務，對中文支持較好。

3. ChatGPT（OpenAI）：基于GPT-3.5系列模型使用人類反饋進行微調，可以根據用戶的指令或問題來生成代碼。

部分實驗結果如下：

1. 如表1所示，在CoderEval和HumanEval上，ChatGPT的效果都大幅超出其他兩個模型，原因可能來自于更大的模型規模、更充分的訓練度、更優的超參數等方面。

表1 三個模型在CoderEval上和HumanEval上的

總體效果對比

2. 如表1所示，在HumanEval上，ChatGPT的效果更是大幅超過其他模型，幅度要遠大于在CoderEval上三個模型的差距?？紤]到HumanEval的局限性，這一結果從側面表明HumanEval可能已經不適合作為單一的代碼生成Benchmark。

3. 如圖3所示，在CoderEval上，三個模型正確生成的任務存在較大的交集（Python：32，Java：56），說明三個模型在解決部分任務上有共性能力；同時，對于僅有一個模型能正確生成、而其他兩個模型未正確生成的任務而言，ChatGPT在Python和Java上都是最多的（Python：18，Java：27），說明ChatGPT在解決這部分任務上的能力具有顯著優勢；最后，三個模型一共解決的任務數仍僅占CoderEval所有任務數的約40%（Python：91/230）和59%（Java：136/230），說明三個模型的能力具有一定的互補性，且各自仍有較大提升空間。

圖3 三個模型在CoderEval上和HumanEval上

正確生成的題目數對比

4. 如表2所示，在CoderEval的standalone子集上，三個模型的表現與HumanEval上基本接近，ChatGPT的表現大幅超過另外兩個模型；但是，在其他依賴于上下文信息的生成任務上（占實際情況的60%以上），三個模型的表現都有較大下降，即使是最強大的ChatGPT的表現也有很大波動，甚至在部分級別上三個模型生成10次的結果均錯誤，這一定程度上說明了依賴上下文的代碼生成任務是大模型代碼生成下一步優化的重點方向。

表2 三個模型在CoderEval的兩類子集上的表現對比

更多的實驗數據以及分析過程，請見CoderEval論文。

三.總結

CoderEval論文目前已發表在ICSE2024（https://arxiv.org/abs/2302.00288 ），其開源項目版可在GitHub獲得（https://github.com/CoderEval/CoderEval ），歡迎大家關注并一鍵Follow+Star。我們致力于將CoderEval打造為一個客觀、公正、全面的Benchmark，不過，盡量我們已努力完善，但它仍然不可避免地存在一些限制和錯誤。因此，我們希望借助代碼生成研究者社區的力量，持續迭代和更新CoderEval的版本，以擴展和完善其語言支持、數據集、測試方式等方面，從而持續推動代碼智能社區的研究與落地。

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