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Code benchmarks

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

L'issue non indica alcun file del repository, test o punto di ingresso. Inizia esaminando le descrizioni dei benchmark collegati e la configurazione dei benchmark esistente, se presente; il lavoro sarebbe completato quando fossero definiti l'ambito del benchmark e un piano concreto per la valutazione e la gestione dell'ambiente.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

While we are starting with SWE-bench Verified, we should explore other python benchmarks. In increasing order of difficulty:

  • HumanEval: ~160 hand-crafted python functions. Difficulty - Easy
  • ODEX: Open-domain execution-based python. Library API use. Difficulty - Easy-Medium
  • BigCodeBench: ~1700 tasks using composition of the standard library + third-party libraries. Difficulty - Medium
  • LiveCodeBench: Competitive programming. Contamination resistant. Difficulty: Medium-Very Hard
  • SWE-bench Verified: 500 human-validated GitHub issues from real python repos. Difficulty: Hard

Warning: See paper for issues with memorization.

Agentic coverage:

  • SWT-Bench: Test generation for a given codebase. Includes categories like Test Generation, Test Repair, Coverage Improvement.
  • Terminal-Bench 2.0: Tasks in a terminal/shell environment.
  • FeatureBench: Feature request implementation and not just bug fixes.

Python DS code:

  • DS-1000: ~1000 data science problems in numpy, pandas, matplotlib, sklearn, pytorch, scipy.
  • MLE-bench: Kaggle competitions benchmark

Contamination resistance:

  • EvoEval: Semantic perturbations of HumanEval problems.

Possible curriculum for RL:

  1. Easy HumanEval -> EvoEval -> ODEX
  2. Medium BigCodeBench -> DS-1000 -> LiveCodeBench (easy/medium)
  3. Hard SWE-bench Verified -> SWT-Bench -> Terminal Bench 2.0
  4. Very Hard MLE-Bench -> LiveCodeBench (hard) -> FeatureBench

Important point about environment

Most of these benchmarks have examples that fit in the context window. For practical use, once codebases get large enough, retrieval plays an important role. Might need custom harness to reproduce this e.g. cap the number of files that can be read for any instance. Don't worry about this now!

Lingua principale
Python
Stelle
1
Fork
4
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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