evaluating-code-models

BigCode Evaluation Harness - コードモデルのベンチマーク

クイックスタート

BigCode Evaluation Harness は、HumanEval、MBPP、MultiPL-E（18 言語）などを含む 15 種類以上のベンチマークでコード生成モデルを評価します。

インストール:

git clone https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness.git
cd bigcode-evaluation-harness
pip install -e .
accelerate config

HumanEval で評価:

accelerate launch main.py \
  --model bigcode/starcoder2-7b \
  --tasks humaneval \
  --max_length_generation 512 \
  --temperature 0.2 \
  --n_samples 20 \
  --batch_size 10 \
  --allow_code_execution \
  --save_generations

利用可能なタスクを表示:

python -c "from bigcode_eval.tasks import ALL_TASKS; print(ALL_TASKS)"

よくあるワークフロー

ワークフロー 1: 標準的なコードベンチマークによる評価

主要なコードベンチマーク（HumanEval、MBPP、HumanEval+）でモデルを評価します。

チェックリスト:

Code Benchmark Evaluation:
- [ ] Step 1: Choose benchmark suite
- [ ] Step 2: Configure model and generation
- [ ] Step 3: Run evaluation with code execution
- [ ] Step 4: Analyze pass@k results

ステップ 1: ベンチマークスイートを選択

Python のコード生成（最も一般的）:

• HumanEval: 手書きの 164 問。関数補完
• HumanEval+: 同じ 164 問を、80 倍のテストで評価（より厳密）
• MBPP: クラウドソーシングで作成された 500 問。初級レベルの難易度
• MBPP+: 厳選された 399 問。35 倍のテストで評価

多言語（18 言語）:

• MultiPL-E: HumanEval/MBPP を C++、Java、JavaScript、Go、Rust などに翻訳したもの

発展的なもの:

• APPS: 10,000 問（入門/面接/競技レベル）
• DS-1000: 7 つのライブラリにまたがる 1,000 問のデータサイエンス問題

ステップ 2: モデルと生成を設定

# Standard HuggingFace model
accelerate launch main.py \
  --model bigcode/starcoder2-7b \
  --tasks humaneval \
  --max_length_generation 512 \
  --temperature 0.2 \
  --do_sample True \
  --n_samples 200 \
  --batch_size 50 \
  --allow_code_execution

# Quantized model (4-bit)
accelerate launch main.py \
  --model codellama/CodeLlama-34b-hf \
  --tasks humaneval \
  --load_in_4bit \
  --max_length_generation 512 \
  --allow_code_execution

# Custom/private model
accelerate launch main.py \
  --model /path/to/my-code-model \
  --tasks humaneval \
  --trust_remote_code \
  --use_auth_token \
  --allow_code_execution

ステップ 3: 評価を実行

# Full evaluation with pass@k estimation (k=1,10,100)
accelerate launch main.py \
  --model bigcode/starcoder2-7b \
  --tasks humaneval \
  --temperature 0.8 \
  --n_samples 200 \
  --batch_size 50 \
  --allow_code_execution \
  --save_generations \
  --metric_output_path results/starcoder2-humaneval.json

ステップ 4: 結果を分析

results/starcoder2-humaneval.json に結果が出力されます:

{
  "humaneval": {
    "pass@1": 0.354,
    "pass@10": 0.521,
    "pass@100": 0.689
  },
  "config": {
    "model": "bigcode/starcoder2-7b",
    "temperature": 0.8,
    "n_samples": 200
  }
}

ワークフロー 2: 多言語評価（MultiPL-E）

18 のプログラミング言語にわたってコード生成を評価します。

チェックリスト:

Multi-Language Evaluation:
- [ ] Step 1: Generate solutions (host machine)
- [ ] Step 2: Run evaluation in Docker (safe execution)
- [ ] Step 3: Compare across languages

ステップ 1: ホスト上で解答を生成

# Generate without execution (safe)
accelerate launch main.py \
  --model bigcode/starcoder2-7b \
  --tasks multiple-py,multiple-js,multiple-java,multiple-cpp \
  --max_length_generation 650 \
  --temperature 0.8 \
  --n_samples 50 \
  --batch_size 50 \
  --generation_only \
  --save_generations \
  --save_generations_path generations_multi.json

ステップ 2: Docker コンテナ内で評価

# Pull the MultiPL-E Docker image
docker pull ghcr.io/bigcode-project/evaluation-harness-multiple

# Run evaluation inside container
docker run -v $(pwd)/generations_multi.json:/app/generations.json:ro \
  -it evaluation-harness-multiple python3 main.py \
  --model bigcode/starcoder2-7b \
  --tasks multiple-py,multiple-js,multiple-java,multiple-cpp \
  --load_generations_path /app/generations.json \
  --allow_code_execution \
  --n_samples 50

対応言語: Python、JavaScript、Java、C++、Go、Rust、TypeScript、C#、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala、Perl、Julia、Lua、R、Racket

ワークフロー 3: 命令チューニング済みモデルの評価

チャット/命令モデルを適切なフォーマットで評価します。

チェックリスト:

Instruction Model Evaluation:
- [ ] Step 1: Use instruction-tuned tasks
- [ ] Step 2: Configure instruction tokens
- [ ] Step 3: Run evaluation

ステップ 1: 命令タスクを選択

• instruct-humaneval: 命令プロンプトを用いた HumanEval
• humanevalsynthesize-{lang}: HumanEvalPack の合成タスク

ステップ 2: 命令用トークンを設定

# For models with chat templates (e.g., CodeLlama-Instruct)
accelerate launch main.py \
  --model codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf \
  --tasks instruct-humaneval \
  --instruction_tokens "<s>[INST],</s>,[/INST]" \
  --max_length_generation 512 \
  --allow_code_execution

ステップ 3: 命令モデル向けの HumanEvalPack

# Test code synthesis across 6 languages
accelerate launch main.py \
  --model codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf \
  --tasks humanevalsynthesize-python,humanevalsynthesize-js \
  --prompt instruct \
  --max_length_generation 512 \
  --allow_code_execution

ワークフロー 4: 複数モデルの比較

モデル比較のためのベンチマークスイートです。

ステップ 1: 評価スクリプトを作成

#!/bin/bash
# eval_models.sh

MODELS=(
  "bigcode/starcoder2-7b"
  "codellama/CodeLlama-7b-hf"
  "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
)
TASKS="humaneval,mbpp"

for model in "${MODELS[@]}"; do
  model_name=$(echo $model | tr '/' '-')
  echo "Evaluating $model"

  accelerate launch main.py \
    --model $model \
    --tasks $TASKS \
    --temperature 0.2 \
    --n_samples 20 \
    --batch_size 20 \
    --allow_code_execution \
    --metric_output_path results/${model_name}.json
done

ステップ 2: 比較表を生成

import json
import pandas as pd

models = ["bigcode-starcoder2-7b", "codellama-CodeLlama-7b-hf", "deepseek-ai-deepseek-coder-6.7b-base"]
results = []

for model in models:
    with open(f"results/{model}.json") as f:
        data = json.load(f)
        results.append({
            "Model": model,
            "HumanEval pass@1": f"{data['humaneval']['pass@1']:.3f}",
            "MBPP pass@1": f"{data['mbpp']['pass@1']:.3f}"
        })

df = pd.DataFrame(results)
print(df.to_markdown(index=False))

使い分けと代替手段

BigCode Evaluation Harness を使うべき場合:

• 特にコード生成モデルを評価するとき
• 多言語評価が必要なとき（MultiPL-E による 18 言語）
• ユニットテストによる機能的正しさ（pass@k）を検証するとき
• BigCode/HuggingFace のリーダーボード向けにベンチマークするとき
• **穴埋め（fill-in-the-middle, FIM）**能力を評価するとき

代わりに使うべきもの:

• lm-evaluation-harness: 一般的な LLM ベンチマーク（MMLU、GSM8K、HellaSwag）
• EvalPlus: テストケースを増やした、より厳密な HumanEval+/MBPP+
• SWE-bench: 実際の GitHub の Issue 解決
• LiveCodeBench: データ汚染のない、継続的に更新される問題
• CodeXGLUE: コード理解タスク（クローン検出、欠陥予測）

対応ベンチマーク

ベンチマーク	問題数	言語	指標	用途
HumanEval	164	Python	pass@k	標準的なコード補完
HumanEval+	164	Python	pass@k	より厳密な評価（80 倍のテスト）
MBPP	500	Python	pass@k	初級レベルの問題
MBPP+	399	Python	pass@k	より厳密な評価（35 倍のテスト）
MultiPL-E	164×18	18 言語	pass@k	多言語評価
APPS	10,000	Python	pass@k	競技レベル
DS-1000	1,000	Python	pass@k	データサイエンス（pandas、numpy など）
HumanEvalPack	164×3×6	6 言語	pass@k	合成/修正/説明
Mercury	1,889	Python	効率性	計算効率

よくある問題

問題: 論文で報告された結果と異なる

以下の要素を確認してください:

# 1. Verify n_samples (need 200 for accurate pass@k)
--n_samples 200

# 2. Check temperature (0.2 for greedy-ish, 0.8 for sampling)
--temperature 0.8

# 3. Verify task name matches exactly
--tasks humaneval  # Not "human_eval" or "HumanEval"

# 4. Check max_length_generation
--max_length_generation 512  # Increase for longer problems

問題: CUDA out of memory

# Use quantization
--load_in_8bit
# OR
--load_in_4bit

# Reduce batch size
--batch_size 1

# Set memory limit
--max_memory_per_gpu "20GiB"

問題: コードの実行がハングする、またはタイムアウトする

安全に実行するには Docker を使用してください:

# Generate on host (no execution)
--generation_only --save_generations

# Evaluate in Docker
docker run ... --allow_code_execution --load_generations_path ...

問題: 命令モデルのスコアが低い

命令形式が正しく適用されていることを確認してください:

# Use instruction-specific tasks
--tasks instruct-humaneval

# Set instruction tokens for your model
--instruction_tokens "<s>[INST],</s>,[/INST]"

問題: MultiPL-E の言語で失敗する

専用の Docker イメージを使用してください:

docker pull ghcr.io/bigcode-project/evaluation-harness-multiple

コマンドリファレンス

引数	デフォルト	説明
--model	-	HuggingFace のモデル ID またはローカルパス
--tasks	-	カンマ区切りのタスク名
--n_samples	1	問題ごとのサンプル数（pass@k の場合は 200）
--temperature	0.2	サンプリングの temperature
--max_length_generation	512	最大トークン数（プロンプト + 生成）
--batch_size	1	GPU あたりのバッチサイズ
--allow_code_execution	False	コード実行を有効化（必須）
--generation_only	False	評価せずに生成のみを行う
--load_generations_path	-	事前に生成されたソリューションを読み込む
--save_generations	False	生成されたコードを保存する
--metric_output_path	results.json	メトリクスの出力ファイル
--load_in_8bit	False	8 ビット量子化
--load_in_4bit	False	4 ビット量子化
--trust_remote_code	False	カスタムモデルコードを許可する
--precision	fp32	モデルの精度（fp32/fp16/bf16）

ハードウェア要件

モデルサイズ	VRAM (fp16)	VRAM (4-bit)	所要時間 (HumanEval, n=200)
7B	14GB	6GB	約 30 分 (A100)
13B	26GB	10GB	約 1 時間 (A100)
34B	68GB	20GB	約 2 時間 (A100)

リソース

• GitHub: https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness
• ドキュメント: https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness/tree/main/docs
• BigCode Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-models-leaderboard
• HumanEval Dataset: https://huggingface.co/datasets/openai/openai_humaneval
• MultiPL-E: https://github.com/nuprl/MultiPL-E