字節跳動AI研究院發布FullStack Bench和SandboxFusion：用于評估真實編程場景中LLM的綜合基準測試工具原創

發布于 2024-12-23 10:45

瀏覽

0收藏

01、概述

近年來，隨著大型語言模型（LLMs）的快速發展，代碼智能化取得了前所未有的進步。從代碼生成到調試再到測試，這些模型已經成為推動軟件開發、數據科學和計算問題解決的重要工具。然而，盡管 LLMs 展現出了強大的能力，現有的評估體系卻未能全面反映真實世界中的編程需求。今天，我們將聚焦字節跳動 Seed 和 M-A-P 團隊推出的 FullStack Bench 和 SandboxFusion，探討它們如何為代碼智能的未來提供全新可能。

02、代碼智能的瓶頸：評估體系的缺失

當前，主流的編程評估數據集（如 HumanEval、MBPP 和 DS-1000）多以特定領域為核心，關注點主要集中在高級算法或機器學習。這種“單一維度”的評估方式難以覆蓋全棧編程所需的多樣性。例如：

缺乏多語言支持：許多數據集對多語言能力的評估不到位，而現代編程環境往往涉及多種語言的混合使用。
缺乏全域覆蓋：數據集多集中于某些“高端”領域，卻忽視了桌面開發、數據分析和多媒體處理等日常需求。
問題規模有限：問題的多樣性和數量不足以體現真實編程場景的復雜性。

這些缺陷直接限制了 LLM 的進一步發展，無法準確衡量其性能和潛力。

03、FullStack Bench：重新定義編程評估

為了解決上述問題，ByteDance Seed 和 M-A-P 團隊推出了 FullStack Bench，這是一個全新的編程評估基準，旨在全面衡量 LLM 的真實世界應用能力。

字節跳動AI研究院發布FullStack Bench和SandboxFusion：用于評估真實編程場景中LLM的綜合基準測試工具-AI.x社區

亮點一：多維覆蓋，跨語言支持

FullStack Bench 涵蓋了 11 個不同的應用領域，包括數據分析、桌面與網頁開發、機器學習和多媒體等。它支持 16 種編程語言，真正實現了多語言和跨領域的全棧能力評估。

亮點二：豐富的問題庫

數據集包含 3,374 個問題，每個問題均配有單元測試用例、參考解決方案以及難易程度分類（易、中、難）。

多樣性設計：結合人類專家與 LLM 協作生成問題，確保了問題的廣泛性和質量。
真實場景模擬：覆蓋從基礎編程到復雜算法的多種需求，適合不同類型的模型測試。

04、SandboxFusion：為多語言執行而生

FullStack Bench 的強大離不開其背后的執行環境 SandboxFusion。這是一個統一的代碼執行平臺，為多語言、多依賴場景提供了安全、隔離的運行環境。

字節跳動AI研究院發布FullStack Bench和SandboxFusion：用于評估真實編程場景中LLM的綜合基準測試工具-AI.x社區

關鍵特性：

廣泛語言支持：SandboxFusion 支持 23 種編程語言，覆蓋了主流開發語言的幾乎所有需求。
擴展性與兼容性：除了 FullStack Bench，SandboxFusion 還可用于其他流行的基準測試（如 HumanEval 和 MBPP），顯著提升了平臺的通用性。
高效與穩定：在多語言依賴環境中，SandboxFusion 的運行效率遠超現有執行環境，為復雜測試提供了更可靠的解決方案。