智源研究院发布了全新的代码生成训练集TACO，旨在提升代码生成模型的性能。 TACO数据集规模庞大，质量高，并提供多样化的解题答案和细粒度的标签，为模型训练和评估提供了更全面的基准。其评测结果显示，现有主流模型与GPT-4之间存在显着差距，这不仅突显了TACO作为挑战性测试基准的作用，也为未来代码生成模型的改进指明了方向，预示着该领域还有巨大的发展潜力。
实验结果表明，当前流行的代码生成模型在TACO 评测中与GPT-4 存在显着差异，说明该领域仍有提升空间。 TACO 数据集的发布，为代码生成模型的改进提供了宝贵的资源，推动了该领域的发展，值得研究者们关注和深入研究。
TACO 的出现为代码生成领域带来了新的机遇和挑战，其大规模、高质量的数据集以及细致的评测方案，将有助于推动更强大、更可靠的代码生成模型的诞生。未来，我们可以期待基于TACO 的更多研究成果，进一步提升代码生成技术的水平。