CODEELO：阿里Qwen团队推出的评估LLMs编码能力的基准测试

CODEELO简介

CODEELO是由阿里巴巴的Qwen团队开发的一个创新的竞赛级代码生成基准测试，旨在通过严格的评估方法衡量大型语言模型（LLMs）的高级编码能力。该基准测试基于CodeForces平台，包含了详细的比赛问题信息，并采用直接提交代码到CodeForces平台的独特评判方法，以实现零误报和与人类参与者可比的Elo评分系统。CODEELO不仅支持特殊裁判问题，还提供了与人类竞争编程能力相比较的标准化评分，为评估和提升LLMs的代码推理能力提供了新的视角。

CODEELO主要功能

1. 标准化测试套件：提供基于CodeForces平台的竞赛级代码问题，包括不同难度等级和算法标签的分类，以全面评估LLMs的编程能力。
2. 直接提交与评判：允许将模型生成的代码直接提交到CodeForces平台，利用平台的评判系统来验证代码的正确性，实现零误报。
3. Elo评分系统：开发了与CodeForces平台对齐的Elo评分计算系统，为模型和人类参与者提供一个可比较的评分标准。
4. 支持特殊裁判问题：支持需要特殊裁判（special judges）的问题，这些问题没有唯一正确的输出，需要特定的评判代码来验证解决方案的正确性。
5. 算法性能分析：通过对模型在不同算法标签上的表现进行详细分析，提供模型在各类算法问题上的性能数据。
6. 编程语言性能对比：评估模型在不同编程语言（如C++和Python）下的性能差异，为模型的语言选择提供指导。

CODEELO技术原理

1. 问题采集与分类：从CodeForces平台收集问题，并根据比赛难度、问题难度评级和算法标签进行分类。
2. 自动提交与反馈：使用自动化脚本将模型的代码解决方案提交到CodeForces平台，并获取评判结果。
3. Elo评分计算：基于CodeForces平台的Elo评分系统，通过数学模型计算模型的预期Elo评分，并使用二分查找法精确确定评分值。
4. 零误报实现：通过平台的评判结果来避免误报，因为平台的评判是基于完整的测试用例集。
5. 特殊裁判支持：利用CodeForces平台对需要特殊裁判的问题的支持，通过平台评判来确定模型解决方案的有效性。
6. 性能分析实验：通过对比模型在不同算法和编程语言下的表现，分析模型在特定领域的优势和不足。
7. 结果方差降低：通过增加测试的比赛数量来降低评分结果的方差，使得评分更加稳定和可靠。

CODEELO应用场景

1. 学术研究：CODEELO可以用于计算机科学领域的研究，特别是在自然语言处理和机器学习的研究中，以评估和比较不同LLMs的代码生成能力。
2. 模型开发与测试：开发者可以使用CODEELO来测试和优化他们开发的LLMs，通过实际的编程挑战来改进模型的算法和逻辑推理能力。
3. 教育评估：在教育领域，CODEELO可以作为评估学生编程能力和逻辑思维的工具，提供一个与行业标准对齐的评估平台。
4. 竞赛排名：CODEELO的Elo评分系统可以用于编程竞赛中，为参赛者提供一个公正的排名体系，激励参与者提升编码技能。
5. 企业招聘：企业可以在招聘过程中使用CODEELO作为技术筛选工具，评估应聘者的编程能力和解决问题的能力。
6. 性能基准：CODEELO提供了一个标准化的基准，可以帮助企业或研究机构衡量和比较不同AI模型在编程任务上的性能。

CODEELO项目入口

• 项目主页：https://codeelo-bench.github.io/
• HuggingFace：https://huggingface.co/datasets/Qwen/CodeElo
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.01257