LLM-Evaluierungsbericht

Modell

Datum

Gesamte Antwortzeit (s)

Bestehende Tests

Durchschnittlicher CodeBLEU (0-1)

Durchschnittlicher Nützlichkeitswert (0-4)

Durchschnittlicher funktionaler Korrektheitswert (0-4)

Gesamte Antwortzeit (s): Die gesamte Zeit, die das Modell benötigt hat, um alle Ausgaben zu generieren.

Bestehende Tests: Die Anzahl der Unit-Tests, die das Modell während der Evaluierung bestanden hat, von insgesamt 164 Tests.

Durchschnittlicher CodeBLEU: Durchschnittlicher CodeBLEU-Wert, eine Metrik zur Bewertung der Qualität der Codegenerierung basierend auf syntaktischer und semantischer Korrektheit.

Durchschnittlicher Nützlichkeitswert: Durchschnittliche Bewertung der Nützlichkeit der Ausgaben des Modells, bewertet durch ein LLM-Modell.

0: Snippet ist überhaupt nicht hilfreich, es ist irrelevant für das Problem.
1: Snippet ist leicht hilfreich, es enthält Informationen, die für das Problem relevant sind, aber es ist einfacher, die Lösung von Grund auf neu zu schreiben.
2: Snippet ist somewhat hilfreich, es erfordert erhebliche Änderungen (im Vergleich zur Größe des Snippets), ist aber dennoch nützlich.
3: Snippet ist hilfreich, muss jedoch leicht geändert werden, um das Problem zu lösen.
4: Snippet ist sehr hilfreich, es löst das Problem.

Durchschnittlicher funktionaler Korrektheitswert: Durchschnittlicher Wert der funktionalen Korrektheit der Ausgaben des Modells, der bewertet, wie gut die Ausgaben die funktionalen Anforderungen erfüllen, bewertet durch ein LLM-Modell.

0 (alle möglichen Tests nicht bestanden): Der Code-Snippet ist völlig falsch und bedeutungslos.
4 (alle möglichen Tests bestanden): Der Code-Snippet ist völlig korrekt und kann alle Fälle behandeln.

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Last updated 22 hours ago