近年来，大型语言模型（LLMs）在理解和生成文本方面展现出了惊人的能力，其中一个备受关注且极具实用价值的能力便是代码相关的能力。随着模型能力的飞速发展，一个自然而然的问题产生了：这些大模型的代码能力究竟孰强孰弱？由此催生了对【大模型代码能力排名】的需求和探讨。但围绕这一概念，许多具体的问题需要解答。
是什么（What）
什么是大模型代码能力？
大模型的代码能力是一个涵盖广泛的概念，远不止于简单的代码生成。它通常包括但不限于以下几个方面：
- 代码生成： 根据自然语言描述或代码签名，生成功能正确的代码片段、函数、类或完整脚本。这是最直观的能力。
- 代码补全： 在编写代码时，预测并提供下一个可能的代码元素（变量名、函数调用、语法结构等）。
- 代码解释： 理解现有代码的功能、逻辑和目的，并用自然语言进行解释。
- 代码调试与修复： 识别代码中的错误（语法错误、逻辑错误、运行时错误），并提供修改建议或直接修复代码。
- 代码重构： 在不改变代码外部行为的前提下，优化其内部结构，提高可读性、可维护性或效率。
- 代码翻译/迁移： 将一种编程语言的代码转换为另一种编程语言。
- 生成测试用例： 根据代码或需求描述，生成用于验证代码正确性的测试代码。
- 安全漏洞检测： 识别代码中潜在的安全弱点或漏洞。
因此，当谈论“大模型代码能力排名”时，通常是指在上述或部分能力上的综合或单项表现比较。
大模型代码能力排名衡量的是什么？
排名衡量的是不同大模型在执行特定代码相关任务时的表现优劣。这些排名通常基于一套或多套预定义的评估基准（Benchmarks），这些基准包含了一系列具体的编程问题或代码任务。模型的“得分”或“通过率”直接决定了其在这些基准上的排名位置。排名的核心在于量化模型的代码处理能力，使其能够被客观地比较和评估。
常用的代码能力评估指标有哪些？
评估指标旨在量化模型的表现。最常用的指标包括：
- Pass@k： 这是代码生成任务中最核心的指标。它表示模型为每个问题生成 $k$ 个独立的代码方案，其中至少有一个方案能够通过给定的测试用例的概率。常用的有 Pass@1（生成1个就通过）、Pass@10、Pass@100。Pass@1 直接反映了模型一次尝试成功的可能性，Pass@k (k>1) 则反映了模型在多次尝试后的潜在能力。
- Exact Match： 对于代码补全等任务，衡量模型生成的代码与参考代码完全一致的比例。
- 测试用例通过率： 对于调试或生成测试用例任务，衡量模型修改后的代码通过测试用例的比例，或生成的测试用例成功捕捉错误的比例。
- BLEU/CodeBLEU等代码相似性指标： 用于衡量生成代码与参考代码在文本层面的相似度，但不如Pass@k直观反映功能正确性。
- 人工评估： 对于复杂任务（如大型项目重构）或需要主观判断（如代码可读性、风格、安全性）的情况，会依赖人工评审。
为什么（Why）
为什么需要对大模型的代码能力进行排名？
对大模型代码能力进行排名，其必要性体现在多个层面：
- 用户选择参考： 对于开发者、企业或个人用户而言，了解不同模型在代码任务上的相对能力，有助于他们选择最适合自己需求（如代码助手、自动化编程工具）的模型服务或开源模型。
- 促进模型发展： 排名提供了一个标准化的竞技场。模型开发者可以通过排名了解自身模型的优势与不足，明确改进方向，例如是需要增强逻辑推理能力，还是提高对特定库的理解。
- 衡量领域进展： 排名是衡量整个AI领域在代码智能方面进展的重要指标。通过对比不同时期、不同模型在同一基准上的表现，可以看出技术的整体进步速度和趋势。
- 学术研究基准： 对于研究者而言，成熟的评估基准和排名是验证新模型架构、训练方法或数据集有效性的重要工具。
- 商业竞争： 在AI技术服务市场上，模型的代码能力是其核心竞争力之一。排名直接影响模型的市场认知和采用率。
为什么不同模型在代码能力排名上存在差异？
模型的代码能力差异是由多种因素造成的：
- 模型架构： 虽然多数是Transformer变体，但具体的层数、维度、注意力机制等设计差异会影响模型处理复杂结构（如代码语法树、依赖关系）的能力。
- 训练数据： 模型训练时使用的代码数据（语言、来源、规模、质量、领域）是决定其代码能力的关键。在大量高质量、多样化的代码数据上预训练的模型通常表现更好。一些模型还会使用混合了代码和自然语言的语料进行特殊训练。
- 训练方法： 预训练、指令微调（Instruction Tuning）、强化学习（RLHF）等训练阶段的策略和技术对模型最终表现有显著影响。例如，针对代码任务设计的微调或强化学习过程能显著提升模型在特定编程挑战上的表现。
- 模型规模： 通常而言，参数量更大的模型拥有更强的学习和泛化能力，能够捕捉更复杂的代码模式和逻辑（但并非线性关系，且训练数据质量同样重要）。
- 领域特定优化： 某些模型可能针对特定编程语言、框架或任务（如Web开发、数据科学）进行了额外的优化或训练，导致其在这些特定领域的排名更高。
哪里（Where）
在哪里可以找到大模型的代码能力排名和评估基准？
寻找大模型代码能力排名和评估基准，通常可以关注以下几个渠道：
- 权威评估基准的官方页面/GitHub仓库： 许多流行的代码评估基准（如HumanEval、MBPP、CodeXGLUE等）都有官方的页面或GitHub仓库，会定期公布或允许模型开发者提交结果以更新排行榜。
- 顶级AI研究机构/公司发布的论文和技术报告： 模型开发者在发布新模型时，通常会在配套的论文或技术报告中详细描述其在各种标准基准上的表现，并与其他现有模型进行对比。
- 专业的AI新闻和分析网站： 一些专注于人工智能技术进展的媒体或分析机构会汇总和分析不同来源的评估数据，发布综合性的排名或评测报告。
- 社区维护的排行榜： 在一些开源社区或AI开发者社区，可能会有由社区成员维护的、基于开源模型或公开API测试结果的排行榜。
- 模型提供商的官方网站/博客： 提供大型模型服务的公司通常会在其技术文档、博客或案例研究中展示其模型在代码任务上的能力和相关评估结果。
需要注意的是，不同的基准和评估方法会产生不同的排名结果，因此在参考排名时，理解其背后的评估体系至关重要。
多少（How many/much）
有多少种不同的代码能力评估基准？
业界和学界已经提出了多种代码能力评估基准，用于衡量模型的不同方面。虽然没有一个确切的数字，但主要的、被广泛引用的基准至少有十几种。其中比较知名的包括：
- HumanEval： 由OpenAI提出，包含164个Python编程问题，每个问题包含函数签名、文档字符串和一些测试用例。主要衡量根据文档字符串生成函数的Pass@k能力。
- MBPP (Mostly Basic Python Problems)： 包含974个Python问题，相对HumanEval更贴近一些基础的编程练习。
- CodeXGLUE： 一个更全面的基准集，包含10个子任务，涵盖代码补全、生成、翻译、理解等多个方面，支持多种编程语言。
- APPS (Almost Popular Python Snippets)： 包含大量来源于编程竞赛网站的问题，难度跨度较大，更接近实际编程挑战。
- Codeforces/LeetCode等竞赛平台数据集： 一些研究会使用从这些平台爬取的问题作为评估数据。
此外，还有针对特定语言、特定领域（如SQL生成、Shell脚本生成）或特定任务（如单元测试生成、代码摘要）的评估基准。每种基准的设计侧重点不同，因此模型在不同基准上的表现可能会有所差异。
不同模型在同一基准上的性能差异有多大？
性能差异取决于比较的是哪些模型以及具体的基准和指标。
- 顶级模型 vs. 基础模型： 在如HumanEval Pass@1这样的指标上，领先的大模型（如GPT-4、Anthropic的Claude系列、一些顶级的开源模型如CodeLlama的特定版本）可以达到70%到90%甚至更高（通过更多优化手段），而规模较小或未针对代码进行优化的基础模型可能只有个位数或十几的通过率。这种差异是巨大的。
- 顶级模型之间的差异： 即使是目前排名靠前的一些模型，在同一基准上的具体数值也可能相差几个百分点到十几个百分点。这反映了当前技术前沿的细微差别和仍在进行的快速迭代。
- 不同版本的差异： 同一系列模型的不同版本（如GPT-3.5 vs GPT-4）或不同参数规模（如CodeLlama 7B vs 70B）通常会有明显的性能阶梯，参数越大、更新的版本往往表现更好。
- 在不同任务上的差异： 一个模型可能在代码生成任务上表现出色，但在代码修复或测试用例生成上相对较弱。因此，差异也体现在不同能力维度上。
总的来说，大模型在代码能力上的性能差异可以从微小的差距到巨大的鸿沟，这取决于模型的先进程度、训练方式以及所评估的具体任务和指标。
如何/怎么（How/In what way）
大模型的代码能力评估是如何进行的？
大模型的代码能力评估通常是一个自动化程度较高的过程：
- 选择评估基准： 选取一个或多个标准的评估数据集，如HumanEval或MBPP。
- 构建评估框架： 搭建一个自动化执行环境，该环境能够向待评估模型提交问题、接收模型输出、并在独立的、隔离的环境中运行模型生成的代码。
- 执行模型推理： 将基准中的每个问题（通常以自然语言描述或函数签名形式）作为输入提交给大模型。
- 收集模型输出： 接收模型针对每个问题生成的代码。对于Pass@k评估，会多次（k次）请求模型为同一个问题生成不同的解决方案。
- 运行测试用例： 将模型生成的代码与基准中提供的测试用例一起，在一个安全的执行环境中运行。
- 判定通过与否： 根据代码运行结果（是否通过所有测试用例、是否有运行时错误、是否超时等）来判定该代码方案是否正确。
- 计算评估指标： 根据所有问题的通过情况，计算Pass@k、通过率等指标。例如，HumanEval Pass@100的计算相对复杂，需要统计每个问题在生成100个方案后至少通过一个的比例。
- 生成排名或报告： 根据计算出的指标，生成模型的评估报告或在排行榜上更新其位置。
这个过程需要精心设计的执行环境来确保安全性（模型生成的代码可能有风险）和一致性（所有模型都在相同的条件下被测试）。对于一些需要人工评估的任务，流程会包含人工评审和打分环节。
如何理解和使用大模型代码能力排名？
理解和使用排名需要注意以下几点：
- 了解基准的局限性： 没有一个基准能够全面衡量模型的代码能力。HumanEval侧重函数生成，MBPP侧重基础问题解决。它们可能无法很好地评估模型在大型项目、特定领域框架、代码理解或重构等方面的能力。排行榜上的高分不代表模型在所有代码任务上都表现出色。
- 关注多个指标和基准： 不要只看某个模型在一个基准上的排名。对比模型在多个不同类型、不同难度的基准上的表现，能提供更全面的画像。
- 区分不同Pass@k的意义： Pass@1代表模型的“首轮命中率”，对于需要快速得到可用代码的场景更重要。Pass@k (k>1) 代表模型在多次尝试后的潜力，反映了其生成多样化、潜在正确解的能力。
- 考虑实际应用场景： 排行榜上的分数是实验室环境下的量化结果。在实际使用中，还需要考虑模型的响应速度、API稳定性、成本、对特定语言或框架的支持程度以及与现有工作流程的集成便利性。一个在某个基准上得分稍低但更稳定、更快、或更便宜的模型，可能在实际应用中更具优势。
- 排名是动态变化的： 大模型技术发展迅速，新的模型、新的版本不断涌现，评估基准和方法也在迭代。今天的排名领先者可能很快会被超越。因此，需要关注最新的评估结果。
- 结合人工验证： 即使是高排名的模型，生成的代码也可能存在错误、不安全或效率低下。将模型作为助手而非完全自动化的工具，结合人工评审和测试，是最佳实践。
总而言之，大模型代码能力排名是评估和比较模型在编程任务上表现的重要工具，它们基于量化的评估基准和指标。理解这些排名背后的原理、评估方法、局限性以及不同模型之间的差异，有助于更好地选择和利用这些强大的AI工具来提升编程效率和质量。这些排名是AI在代码领域不断进步的直观体现，也是未来模型能力提升的重要驱动力之一。
