LLM-Evaluierungsbericht
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 Bewertung bestanden hat, von insgesamt 164 Tests.
Durchschnittlicher CodeBLEU: Durchschnittlicher CodeBLEU-Wert, eine Kennzahl 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 einigermaßen hilfreich, es erfordert erhebliche Änderungen (im Vergleich zur Größe des Snippets), ist aber dennoch nützlich.
3: Snippet ist hilfreich, muss aber 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, 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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