Zhiyuan Research Institute は、コード生成モデルのパフォーマンス向上を目的とした、新しいコード生成トレーニング セット TACO をリリースしました。 TACO データセットは大規模で高品質で、多様な問題解決の回答ときめ細かいラベルを提供し、モデルのトレーニングと評価のためのより包括的なベンチマークを提供します。その評価結果は、既存の主流モデルと GPT-4 の間に大きなギャップがあることを示しています。これは、挑戦的なテスト ベンチマークとしての TACO の役割を強調するだけでなく、将来のコード生成モデルの改善の方向性も示しています。この分野は今後も発展していくだろうという大きな可能性があります。
実験結果によると、現在普及しているコード生成モデルは TACO 評価において GPT-4 とは大きく異なり、この分野にはまだ改善の余地があることが示されています。 TACO データセットのリリースは、コード生成モデルの改善に貴重なリソースを提供し、この分野の発展を促進するものであり、研究者の注目と詳細な研究に値します。
TACO の出現は、コード生成の分野に新たな機会と課題をもたらしました。その大規模で高品質なデータセットと詳細な評価ソリューションは、より強力で信頼性の高いコード生成モデルの誕生を促進します。今後、TACOに基づいたさらなる研究成果が期待され、コード生成技術のさらなるレベル向上が期待されます。