CodeElo – 阿里 Qwen 團隊推出評估 LLM 編程能力的基準測試

CodeElo 是一個專為評估大型語言模型（LLMs）在編程競賽級別的代碼生成能力而設計的基準測試工具。它通過與人類程序員的 Elo 評級系統進行對比，準確衡量 LLMs 的編程水平。CodeElo 從 CodeForces 平臺精選題目，并按照比賽分區、難度級別和算法標簽進行系統分類，確保所選問題的多樣性和代表性。

CodeElo是什么

CodeElo 是一款評估大型語言模型（LLMs）在編程競賽中代碼生成能力的基準測試工具。它通過對比人類程序員的 Elo 評級體系，來衡量 LLMs 的編程能力。該工具從 CodeForces 平臺提取題目，并根據比賽分區、難度等級和算法標簽進行分類，確保問題的多樣性和代表性。CodeElo 的評估方法非常嚴謹，提交的代直接在 CodeForces 平臺上進行測試，基于獨特的評估機制，以確保代碼正確性的準確判斷。采用 Elo 評級系統來計算分數，考慮了問題的難度和錯誤的懲罰。在對多款開源和專有 LLM 進行測試后，OpenAI 的 o1-mini 模型表現突出，超過了 90% 的人類參與者。CodeElo 的推出旨在解決當前基準測試的局限性，提供一個更全面、準確的評估環境，以幫助研究人員和開發者更好地理解和提升 LLMs 的編程能力。

CodeElo的主要功能

• 題目選擇與分類
  • 來源豐富：題目主要來源于 CodeForces 平臺，這是一個擁有大量高質量編程問題的在線編程競賽網站。
  • 分類詳細：題目根據比賽分區、難度等級和算法標簽進行細致分類，使研究人員能夠根據不同需求選擇合適的題目進行測試，例如針對特定算法或難度的專項評估。
• 代碼提交與測試
  • 便捷提交：研究人員可以將 LLM 生成的代碼直接提交至 CodeForces 平臺進行測試，無需額外配置或環境搭建。
  • 獨特評估機制：基于 CodeForces 的特殊評估機制，能夠準確判斷代碼的正確性，包括對輸出結果的精確匹配及對執行效率的限制，確保評估結果的準確性和可靠性。
• 評級計算與對比
  • Elo 評級體系：采用與人類棋手相似的 Elo 評級系統來計算 LLMs 的編程能力評分，考慮問題難度和代碼正確性，從而更公平地反映模型的實際水平。
  • 與人類對比：通過與人類程序員的 Elo 評分進行比較，能夠直觀了解 LLMs 在編程競賽中的表現，以及它們與人類程序員之間的差距，為模型的改進提供參考。
• 評估結果分析
  • 性能比較：CodeElo 提供詳細的性能對比分析，展示不同 LLMs 在各類題目上的表現，幫助研究人員了解模型在不同場景下的優劣。
  • 錯誤分析：對錯誤提交進行深入分析，找出模型在代碼生成過程中常見的錯誤類型和原因，為模型的調試和優化提供依據。
• 解決現有基準測試局限性
  • 彌補不足：針對如 LiveCodeBench 和 USACO 等現有基準測試的局限性，如缺乏私有測試用例、不支持特殊裁判機制和執行環境不一致等問題，CodeElo 提供了一個更加全面、準確且一致的評估環境，使 LLMs 的編程能力評估更加可靠有效。

CodeElo的項目地址

• 項目官網：https://codeelo-bench.github.io
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/Qwen/CodeElo
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2501.01257

CodeElo的測試效果

• 在對 30 個開源 LLM 和 3 個專有 LLM 進行測試后，OpenAI 的 o1-mini 模型以 1578 的 Elo 評分表現最佳，超過了 90% 的人類參與者。
• 在開源模型中，QwQ-32B-Preview 以 1261 分位居首位。
• 許多模型在解決簡單問題時依然面臨挑戰，通常排名在人類參與者的后 20%。

CodeElo的應用場景

• 評估模型編程能力：CodeElo 通過與人類程序員的 Elo 評級體系進行比較，能夠有效評估大型語言模型（LLM）在編程競賽中的編程能力。
• 輔助編程教學：CodeElo 提供了標準化的編程能力評估工具，可用于輔助編程教學和學習。教師可以通過 CodeElo 了解學生在不同編程問題上的表現，發現學生的薄弱環節，以提供更具針對性的教學指導。
• 學生自我評估：學生也可以基于 CodeElo 對自己的編程能力進行自我評估，了解自己在編程競賽中的水平，明確學習目標和努力方向。
• 模型優化與改進：研究人員可利用 CodeElo 測試和評估新開發的 LLM 模型，了解模型在編程競賽中的表現，以指導模型的優化和改進。
• 代碼生成與補全：企業可以使用 CodeElo 來評估和選擇適合的 LLM 模型，以便進行代碼生成與補全等開發任務，從而提高開發效率和代碼質量。