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通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力

该项目通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力,提供多种主流API提供商和CUDA支持的推理脚本,并在基于Docker的沙盒环境中验证Python和NodeJS代码的安全性。用户可以评估提示技巧和采样参数对大语言模型(LLM)编码性能的影响,以及量化对LLM编码性能的衰减影响。项目包括多语言测试套件和来自OpenAI的Python-only测试套件,支持对比分析,并提供了详尽的结果数据和评估脚本。

AI codingLLMDockerquantizationtesting suiteGithub开源项目

Can AI Code 项目介绍

Can AI Code 是一个创新性项目,旨在评估AI模型的编程能力。它通过人类编写的面试问题对人工智能模型进行测试,并为支持通用API提供商和CUDA加强的量化执行环境提供推理脚本。项目同时设有一个基于Docker的沙箱环境,用于验证未经信任的Python和NodeJS代码。

关键理念

  1. 人类编写题目,AI答题:问题由人编写,AI进行测试。
  2. 推理脚本:支持所有常见API提供商和CUDA的量化运行。
  3. 沙箱环境:基于Docker验证未经信任的代码。
  4. 提示技术与采样参数的评估:研究这些因素对LLM(大语言模型)编程性能的影响。
  5. 量化对LLM性能的影响评估:研究量化过程导致的编程性能下降。

最新动态

  • 10月26日:评估Qwen2.5和Qwen-Coder2.5。
  • 10月26日:更新OpenAI、Mistral和Anthropic模型的评估。
  • 10月25日:评估ibm-granite/granite-3.0系列。
  • 9月12日:修复评估器的序列化错误。
  • 9月11日:评估Yi-Coder模型,尤其是Yi-Coder-9B-Chat表现突出。

测试套件

  1. junior-v2:一个多语言的测试套件(支持Python和JavaScript),用于评估小型LLM的编程性能。
  2. humaneval:仅支持Python,共164个测试,由OpenAI创建。项目提供模板脚本用于准备和执行此测试。

结果数据及探索

项目包含所有模型答案和评估结果。通过安装streamlit的最新版本,用户可以运行本地web应用,进行结果探索。

仓库结构

仓库结构详尽,包括提供面试问题与模板、采样参数及各种评估和对比工具。

面试者:API与CUDA

项目支持多种API与CUDA本地量化运行时,涵盖不同量化类型并对接对应的依赖,确保广泛的系统兼容性。

问题格式与评估

问题以.yaml文件形式存在,每个问题包含详细字段用于面试和评估。评估过程基于这些字段的描述和期望输出进行。

未来计划

未开发完的特性如高级程序员测试套件的开发,以及对新模型请求的开放都是未来的工作计划。

Can AI Code项目力图通过一系列努力来理解和提高AI的编程能力,从而使AI成为人类编程助手的有效工具。

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