Zhiyuan Research Institute는 코드 생성 모델의 성능 향상을 목표로 하는 새로운 코드 생성 훈련 세트 TACO를 출시했습니다. TACO 데이터 세트는 규모가 크고 품질이 높으며 다양한 문제 해결 답변과 세분화된 레이블을 제공하여 모델 교육 및 평가를 위한 보다 포괄적인 벤치마크를 제공합니다. 평가 결과는 기존 주류 모델과 GPT-4 사이에 상당한 격차가 있음을 보여줍니다. 이는 도전적인 테스트 벤치마크로서 TACO의 역할을 부각할 뿐만 아니라 향후 코드 생성 모델의 개선 방향을 제시합니다. 이 분야는 계속해서 발전할 가능성이 크다고 생각합니다.
실험 결과에 따르면 현재 널리 사용되는 코드 생성 모델은 TACO 평가에서 GPT-4와 크게 다른 것으로 나타나 이 분야에는 여전히 개선의 여지가 있음을 나타냅니다. TACO 데이터 세트의 출시는 코드 생성 모델 개선을 위한 귀중한 리소스를 제공하고 이 분야의 발전을 촉진하므로 연구자들의 관심과 심층적인 연구가 필요합니다.
TACO의 출현은 코드 생성 분야에 새로운 기회와 도전을 가져왔습니다. 대규모의 고품질 데이터 세트와 상세한 평가 솔루션은 더욱 강력하고 안정적인 코드 생성 모델의 탄생을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다. 앞으로도 TACO를 기반으로 한 더 많은 연구 결과를 통해 코드 생성 기술 수준을 더욱 향상시킬 수 있기를 기대합니다.