字节豆包与M-A-P社区共同开源的全栈评估新标准 — FullStack Bench

FullStack Bench指的是什么？

由字节跳动豆包大模型团队携手M-A-P社区共同研发的全新开源项目——FullStack Bench，是一款专门针对全栈及多种语言编程能力进行评测的标准工具。它涵盖了超过11种实际应用场景，并包含了3,374个测试问题，涉及到了16种不同的编程语言，从而能够更精准地评估大型模型在真实世界代码开发中的表现。通过模拟真实的软件应用环境，FullStack Bench提供了一个全面且跨领域的评价平台，对于促进智能编码技术的发展具有重要作用。

FullStack Bench的核心特性

• 整体评价FullStack Bench旨在测试大型语言模型在各类实际编程情境中的表现力，涵盖基础编码、数据分析和机器学习等众多专业范畴。
• 支持多种语言涵盖16种常用编程语言，使评价结果更加通用和实用。
• 真实使用情境仿真通过借鉴Stack Overflow等平台上的问题，仿真实际的编程挑战，以保证评价既贴合实际情况又具备实用意义。
• 软件编码质量管理每一个问题均包含题目标识、推荐解法及单元测试示例，以保障评价的精确与可靠。

全栈基准测试的技术机制

• 构建数据集合通过对如Stack Overflow的技术论坛中的问题进行分类统计，识别并总结实际编程中经常涉及的应用场景，并据此建立一个涵盖多种问题的数据库。
• 手动标注及审核通过人工标注与审核程序，保证每一个问题都达到高质量标准，涵盖精确的问题阐述及有效的解答方案准确性。
• 测试单元案例针对每一个问题制定单元测试方案，并通过自动化手段检查所生成的代码是否达到预期效果。
• 对多种编程语言的技能进行评测通过创建反映现实世界场景的指令及配套的单元测试案例来评定模型在多种编程语言中的性能。
• 运行在隔离空间中的程序执行模式通过运用SandboxFusion这款代码运行工具，能够兼容多样的编程语言及软件包，确保在安全且相互独立的环境中进行程序执行。

FullStack Bench的项目位置

• Git代码库：在GitHub上可以找到ByteDance的全栈评估仓库，链接如下 https://github.com/bytedance/FullStackBench
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看由字节跳动提供的全栈基准数据集：https://huggingface.co/datasets/ByteDance/FullStackBench
• arXiv科技文章这份文档可以在网络上的学术资源库中找到，其链接为：https://arxiv.org/pdf/2412.00535，提供了深入的研究内容。

FullStack Bench的使用场合

• 智能代码评价系统利用FullStack Bench对大型语言模型在编写、解析及调试代码方面的效能进行测评与分析。
• 教育与培养通过采用数据集中实际的编程难题作为教学示例，助力学员掌握编程理论并提升实战技巧。
• 研发活动向研究者们供给一个规范化的试验环境，用于试验及优化与人工智能编程相关的技术。
• 软件的开发与测试于软件开发生命周期内采用FullStack Bench实施自动化的代码品质检测，以期尽早识别可能存在的问题。
• 多种语言编程技能评价评价开发人员对各种编程语言的掌握水平，是技术招聘与职业生涯进步中的一个重要环节。