阿里 Qwen 团队发布 CodeElo：用于衡量大语言模型编程技能的评测标准

CodeElo指的是什么？

CodeElo 是一种用来衡量大型语言模型（LLMs）在编程竞赛代码生成方面表现的标准工具。它借鉴了人类程序员使用的 Elo 等级系统来评价这些模型的能力水平。该工具从 CodeForces 获取题目，并按照比赛分区、难度和算法标签进行细致分类，以保证题目的广泛性和代表性。CodeElo 的评估过程极其可靠，提交的代码会直接在 CodeForces 上测试，并利用专门设计的验证机制确保结果的有效性与准确性。它通过 Elo 等级系统计算分数时考虑了题目难易程度并增加了对错误处理的部分。经过多个开源及专有 LLMs 的检测后发现，OpenAI 的 o1-mini 在这些模型中表现最为出色，其成绩超过了90%的人类参赛者。CodeElo 设计的初衷是克服现有评估工具的局限性，并为研究人员和开发者提供一个更精准、全面的语言模型编程能力评测平台。

CodeElo的核心特性

• 主题选取及归类
  • 来源多样这些题目主要是从CodeForces平台选取的，这是一个提供丰富优质编程挑战题目的在线编程比赛网站。
  • 详细分类题目依据比赛区域、难易程度及算法标识被加以归类，这使研究者能够根据自身具体需求挑选恰当的题目来进行测试和分析，比如对某一特定算法或是某个难易等级的题目实施专门评测。
• 程序上传及验证
  • 立即递交研究团队能够把由大型语言模型创造的代码直接上传至 CodeForces 网站上进行验证，整个过程不需要任何附加设置或是构建特定环境。
  • 特别评价体系借助CodeForces的独特评价体系，能够精准验证代码的有效性，涵盖输出内容的一致性和运行时间的规定等方面，从而保障了评判结论的高度准确与可靠。
• 评估计算及对比分析
  • Elo 排名机制通过借鉴人类棋手使用的 Elo 等级评估体系来评定 LLMs 的编程技能分数，这一方法综合考量了任务难易程度与编码准确性，从而能够更加公正地展现这些模型的真实能力。
  • 相比人类而言通过对比 LLMs 和人类程序员在编程比赛中的 Elo 分数值，我们可以清楚地看到这些语言模型在编码竞技场上的实际能力及其相对于人类选手的优势或不足之处，并据此指导后续的优化工作。
• 解析评价结论
  • 性能比较分析CodeElo 呈现了详尽的性能比较分析，能够体现各种LLMs在多种问题类型中的表现情况，助力研究者洞察各模型于多样化情境中的强项与不足之处。
  • 失误解析通过对错误提交的剖析，识别出在代码生成环节中模型频繁出现的问题类别及成因，以此作为改进与优化模型性能的基础。
• 克服当前基准测试的不足之处
  • 改善缺点针对现有基准测试方法，例如 LiveCodeBench 和 USACO 存在的问题，比如没有私有测试用例、不兼容特殊裁判机制及执行条件不稳定等缺陷，CodeElo 设计了一个更为全面、精准且稳定的评测平台。这极大地提升了对 LLMs 编程技能评估的可信度和有效性。

CodeElo的工程链接

• 官方网站URLExceptiontaboola…”>
  请注意，之前的信息似乎出现了混淆。针对您的要求，以下是正确回答：

  项目官方页面：访问该网址可查看CodeELO Bench项目的详细信息 – https://codeelo-bench.github.io/

• HuggingFace的模型集合：访问此链接以查看Qwen的代码评估数据集 – https://huggingface.co/datasets/Qwen/CodeElo
• arXiv科技文章该文献的链接如下所示：https://arxiv.org/abs/2501.01257，有兴趣的读者可直接访问以获取详细内容。请注意，提供的链接是通往摘要页面的，从中可以下载PDF版本的文章。

CodeElo的评估成效

• 经过测试包括30款开源大型语言模型和3款专属大型语言模型之后，发现OpenAI的o1-mini型号性能最为出色，其Elo评分达到1578分，超越了绝大多数的人类参赛者（超过90%）。
• 在开源模型的排名中，QwQ-32B-Preview 以总分 1261 独占鳌头。
• 不少模型在处理简易任务时依然显得不够高效，往往位列于人类参与者中的最后五分之一。

CodeElo的使用情境

• 评价编码技能的模型CodeElo 利用类似人类程序员使用的 Elo 排名体系，来有效地衡量大型语言模型在编程比赛中编码技能的水平。
• 支持程序设计教育CodeElo 是一款专门设计用来衡量编程技能水平的标准工具，适用于支持教育者进行教学活动及学员的学习过程。借助 CodeElo，教育工作者能够评估学生们处理各种编程任务的能力，并识别出需要改进的地方，从而给予更加精准的辅导建议。
• 学员个人评价学生们能够通过CodeElo来对自己的编程技能进行个人评价，从而清楚地认识到自己在编程比赛中的位置，并设定具体的学习目标及发展方向。
• 模型的提升与改良科研人员能够借助 CodeElo 对新研发的大型语言模型进行检测与评价，深入分析这些模型在编程赛事中的实际效果，并据此为模型的改良提供方向性指导。
• 编码创建及填充企业能够借助 CodeElo 来评价并挑选合适的 LLM 模型，应用于代码创作及自动完成等软件开发工作，以此提升编程效率和改善代码标准。