mHumanEval|代码生成数据集|多语言评估数据集

mHumanEval是由乔治梅森大学开发的用于评估大型语言模型代码生成能力的多语言基准数据集。该数据集包含33,456个编程提示，涵盖204种自然语言和25种编程语言，旨在解决现有基准在任务多样性、测试覆盖率和语言范围方面的局限性。数据集通过机器翻译和专家人工翻译相结合的方式创建，确保了翻译质量。mHumanEval的应用领域主要集中在评估和提升多语言环境下的代码生成模型性能，特别是在低资源语言环境中的表现。

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数据集介绍

构建方式

mHumanEval数据集的构建基于OpenAI的HumanEval基准，通过扩展其任务多样性、测试覆盖范围和语言范围来解决现有代码生成基准的局限性。该数据集支持超过200种自然语言的提示，并采用成熟的机器翻译方法进行编译，同时结合质量保证流程。此外，还提供了15种不同自然语言的专家人工翻译。通过这些步骤，mHumanEval确保了在多语言代码生成任务中的广泛适用性和高质量标准。

特点

mHumanEval数据集的主要特点在于其广泛的多语言支持，涵盖了从高资源到低资源的204种自然语言，并包括25种编程语言的规范解决方案。此外，数据集还包含了15种语言的专家人工翻译，确保了翻译质量的高标准。通过多模型翻译策略和质量评估方法，mHumanEval提供了全面且高质量的多语言代码生成基准。

使用方法

使用mHumanEval数据集时，研究者和开发者可以通过提供的API或直接下载数据集进行模型评估和训练。数据集提供了多种子集和变体，便于进行初步评估和详细研究。用户可以根据需要选择特定的自然语言和编程语言组合，进行针对性的模型测试和优化。此外，数据集还支持多种评估指标，如Pass@1，以全面评估模型在多语言代码生成任务中的表现。

背景与挑战

背景概述

mHumanEval数据集由Nishat Raihan、Antonios Anastasopoulos和Marcos Zampieri等研究人员在George Mason University开发，旨在评估大型语言模型在代码生成任务中的多语言能力。该数据集创建于近期，针对现有代码生成基准（如OpenAI的HumanEval）在任务多样性、测试覆盖率和语言范围方面的局限性，提供了超过200种自然语言的编程提示。mHumanEval不仅扩展了编程语言的多样性，还通过专家人工翻译确保了低资源语言的代码生成质量，从而为跨语言代码生成能力的评估提供了全面的基准。

当前挑战

mHumanEval数据集面临的挑战主要集中在多语言代码生成的复杂性和构建过程中的质量控制。首先，不同语言的编程提示需要确保其语义和上下文的准确性，这对于低资源语言尤为困难。其次，现有的机器翻译方法在处理编程相关的术语和上下文时存在局限，导致翻译质量参差不齐。此外，评估模型在多语言环境下的性能时，需要考虑语言资源的丰富程度，这增加了模型性能评估的复杂性。最后，构建和维护一个包含204种语言和25种编程语言的基准数据集，其数据量和多样性对数据管理和处理技术提出了高要求。

常用场景

经典使用场景

mHumanEval数据集的经典使用场景在于评估大型语言模型（LLMs）在多语言代码生成任务中的表现。通过提供超过200种自然语言的编程提示，该数据集能够全面测试模型在不同语言环境下的代码生成能力，从而揭示其在跨语言代码生成任务中的强项与不足。

衍生相关工作

mHumanEval数据集的推出激发了一系列相关研究工作，包括对现有LLMs在多语言代码生成任务中的性能分析、新模型的设计和优化，以及跨语言代码生成技术的理论探讨。此外，该数据集还促进了机器翻译质量评估方法的发展，特别是在编程提示翻译领域的应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在代码生成领域，mHumanEval数据集的最新研究方向主要集中在多语言环境下的代码生成能力评估。随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理中的广泛应用，研究人员致力于解决当前代码生成基准在任务多样性、测试覆盖率和语言范围方面的局限性。mHumanEval通过支持超过200种自然语言的提示，扩展了现有基准的覆盖范围，并提供了专家人工翻译，以确保翻译质量。该数据集不仅评估了现有最先进代码生成模型的多语言能力，还为跨语言代码生成的研究提供了新的视角和挑战。通过mHumanEval，研究人员可以更全面地理解LLMs在不同语言环境下的表现，从而推动多语言代码生成技术的发展。

相关研究论文

• mHumanEval -- A Multilingual Benchmark to Evaluate Large Language Models for Code Generation

  乔治梅森大学 · 2024年