Das Zhiyuan Research Institute hat ein neues Codegenerierungs-Trainingsset TACO veröffentlicht, das darauf abzielt, die Leistung von Codegenerierungsmodellen zu verbessern. Der TACO-Datensatz ist umfangreich, von hoher Qualität und bietet vielfältige Problemlösungsantworten und feinkörnige Beschriftungen, wodurch ein umfassenderer Maßstab für das Modelltraining und die Modellbewertung bereitgestellt wird. Seine Bewertungsergebnisse zeigen, dass zwischen den bestehenden Mainstream-Modellen und GPT-4 eine erhebliche Lücke besteht. Dies unterstreicht nicht nur die Rolle von TACO als anspruchsvoller Test-Benchmark, sondern zeigt auch die Richtung für die Verbesserung zukünftiger Code-Generierungsmodelle auf dass sich dieser Bereich weiter verbessern wird.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass sich das derzeit beliebte Codegenerierungsmodell in der TACO-Bewertung deutlich von GPT-4 unterscheidet, was darauf hindeutet, dass in diesem Bereich noch Raum für Verbesserungen besteht. Die Veröffentlichung des TACO-Datensatzes stellt wertvolle Ressourcen für die Verbesserung von Codegenerierungsmodellen bereit und fördert die Entwicklung dieses Bereichs. Er verdient die Aufmerksamkeit und eingehende Untersuchung von Forschern.
Das Aufkommen von TACO hat neue Möglichkeiten und Herausforderungen für den Bereich der Codegenerierung mit sich gebracht. Seine umfangreichen, hochwertigen Datensätze und detaillierten Auswertungslösungen werden dazu beitragen, die Entstehung leistungsfähigerer und zuverlässigerer Codegenerierungsmodelle voranzutreiben. In Zukunft können wir uns auf weitere Forschungsergebnisse auf Basis von TACO freuen, um das Niveau der Codegenerierungstechnologie weiter zu verbessern.