当夜幕降临，程序员们仰望着闪烁的屏幕，仿佛看见了无尽星辰。代码世界也是如此，每一行代码，每一个测试样例，都像是天际间的星辰耀动。而在这片“代码星海”中，如何评估大语言模型（LLMs）在编程任务上的表现，就像天文学家借助望远镜探索宇宙奥秘一般关键。近日，一篇题为《How Should I Build A Benchmark? Revisiting Code-Related Benchmarks For LLMs》的研究论文，为我们揭开了代码相关 benchmark 的构建秘密，描绘了一条贯穿设计、构造、评估、分析与发布全过程的完整蓝图。本篇文章便带你通过这场代码领域的星际探险，深入了解如何构建高质量、可靠而透明的 benchmark，以及这其中那些令人拍案叫绝、细思极恐的细节。
🌌 前言：代码世界的星辰大海
正如19世纪科学巨匠开拓自然定律时所言：“如果你不能测量它，你就无法改进它。”在当今 AI 与大语言模型飞速发展的时代，benchmark 的作用愈发重要。然而，随着越来越多的代码相关 benchmark 出现，也暴露出大量亟待解决的问题：诸如数据质量不足、无法完全复现、开源不全、引用存在漏洞等等。正因如此，HOW2BENCH 这套包含 55 项详细指标的指南应运而生，指导着研究者如何从设计到发布，全面严谨地构建 benchmark。通过对 274 个 benchmark 的细致统计与分析，研究者们不仅揭示了存在的问题，更为未来 benchmark 的开发指明了方向，从而为代码评估研究提供了可靠、透明的参考标准。
在本文中，我们将以小说般的叙述方式，带你走进 benchmark 构建背后的故事，穿越层层关卡，探寻那隐藏在代码背后的规律和智慧。
🏗️ 第一章：基准设计——绘制宏伟蓝图
构建一个高质量的 benchmark，犹如建筑师在绘制宏伟城市规划图前所做的详尽设计工作。在这一阶段，我们需要明确以下几个关键问题：
- 问题定位与研究空白
在设计之初，benchmark 的创建者首先要思考：此 benchmark 能否填补现有研究中的盲区？就像在浩瀚的星空中寻找那颗尚未命名的明星，每个 benchmark 都应该有其独特的目标和意义。研究统计显示，有近 10% 的 benchmark 在评估目标上模糊不清，甚至出现了案例偏离原先预期能力的问题（例如 MBPP 中一项任务的设计脱离了考察基本编程技能的本意）。 - 明确范围与应用场景
如同地图上清晰标注城市与乡村的边界，一个优秀的 benchmark 应该准确界定其适用范围：选择何种自然语言、编程语言、任务粒度等。数据显示，当前 36% 的 benchmark 专注于代码生成任务，而近 58% 的 benchmark 与 Python 紧密相关，这在一定程度上反映了目前 benchmark 设计存在一定的偏向性。正因如此，设计指南中反复强调必须清晰地界定评测范围，以免在后续分析中混淆成分，影响整体评价的准确性。 - 评测 LLM 能力与领域知识
设计阶段不仅要思考任务本身，更需要明确评测的 LLM 能力，如理解、推理、计算及对特定领域知识的掌握。例如，在测试面向自动编程助手的 benchmark 中，应考虑模型对面向对象编程、内存管理等基础知识的把握情况。如何将这些设计思想转化为具体的评测指标，正是 HOW2BENCH 指南的初衷所在。
在这一阶段，设计者犹如在夜空中绘制星座形状，每一颗星星都代表着一项能力和领域知识，只有将这些星辰排列得当，才能形成一幅清晰且富有意义的全景图。
🔨 第二章：数据构造——筑起基石的工程
在设计蓝图的指导下，下一步便是数据的构造和准备工作。数据构造阶段贯穿了数据收集、预处理、清洗、验证等多个环节，它不仅构成了 benchmark 的根基，也决定了后续评估的可靠性。下面，我们一起探讨这一阶段的几个关键点：
- 数据来源的可追溯性与质量保证
数据的来源应当经过严格甄别，确保其来自高质量的代码共建平台，如 GitHub、LeetCode 或 StackOverflow 等。指南中规定，构造者需考虑源代码的星标、下载量、上次更新时间等指标，从而确保数据质量。令人担忧的是，近 70% 的 benchmark 未对数据质量进行有效的保证，而 80% 甚至未考虑数据污染风险。这意味着，未经充分清洗、存在重复或污染的数据极易误导后续模型评估，就好比望远镜没有经过校准，观测到的星辰位置都会产生偏差。 - 数据预处理与清洗：降噪与去重
在数据预处理中，针对代码数据的特殊性，必须关注代码是否可编译、可执行等问题。数据预处理不仅包括去重、降噪，还涉及敏感信息的清晰处理。研究显示，约 62% 的 benchmark 未进行去重操作，而部分 benchmark 甚至保留了敏感或机密信息，构成了潜在风险。正如一枚未经打磨的宝石，看似光彩夺目，但其中隐藏的瑕疵可能在细节中暴露所有问题。 - 制定科学的采样过程
如果数据过多，进行科学的采样不仅能保证数据代表性，还能有效减少冗余。研究者在指南中建议采用随机抽样、分层抽样等方法，并在抽样文本中考虑置信区间和误差边界。然而，现实中往往有不少 benchmark 忽略了这一关键步骤，导致数据样本无法全面覆盖评测范围，也无法反映模型在真实场景中的再现性。 - 输出验证与评价指标的设计
对于每个数据样本，都应有相对应的标准答案，例如参考代码或测试用例。基于这一标准答案，后续再设计相关的指标，如精度、准确率、pass@K 等，以便有效地衡量模型输出。数据构造就如同为一棵大树打下坚实的根基，只有根基牢固，才能长出参天大树，从而确保 benchmark 的整体稳定与可靠。
🤖 第三章：评估过程——让模型在试炼中成长
拥有精心设计并构造的数据后，接下来便是针对大语言模型的评估阶段。评估过程正如一场实战演习，通过严格、重复、全方位的测试，使得模型的实际能力得以充分展现。评估过程中应用的策略与细节，直接影响着 benchmark 的有效性和结论的可靠度。
- 选择足够且具代表性的 LLM
评估时需选取多种 LLM，包括最新的与经典的模型、大小不一的开源与闭源模型。研究统计显示，约 34% 的 benchmark 至少只评估了 3 个模型，而 11.5% 的 benchmark 仅仅对一个模型进行评估。这种单一模型或样本过少的情况，会大大削弱评分结果的泛化性，就好比只观察了宇宙中一颗孤零零的星星，无法展现整个星系的宏观规律。 - 高质量的 Prompt 设计与验证
Prompt 的质量对模型输出效果有显著影响。指南中强调，评估时应采用清晰的、结构化的指令，并通过人工或模型预先验证 prompt 是否合适。研究发现，在部分 benchmark 中，高达 73.3% 并未验证 prompt 的质量，而过多采用零样本（Zero-shot）设置，仅有少部分采用少样本（Few-shot）、链式思考（Chain-of-Thought）等策略。好的 prompt 就是那把钥匙，精准地开启模型智慧的大门。 - 环境设定与实验重复性
实验环境的硬件和软件配置，诸如 GPU 型号、操作系统版本、库及框架信息，都会对模型结果产生影响。因此，在评测时需详细记录并多次重复实验，以降低随机性对结果的干扰。然而，令人担忧的是，仅有 35.4% 的 benchmark 对实验进行重复测试；而记录环境信息的比例如操作系统仅为 3.6%，这就像是在星图绘制时遗漏了关键星座，使得结果难以复现与验证。 - 细致的日志记录
详细记录测试过程和参数调试，如模型参数、运行时长以及输入输出对，是确保实验透明度的重要手段。对于研究者来说，这就相当于留下了一份星空地图，供他人对照、复现。这种透明可验证的实验记录，将为未来研究提供宝贵的参考，也能有效提升 benchmark 的公信力。
评估阶段就是对模型的“军演”场，每一场演习既考验着模型应对各种场景的能力，也检验着 benchmark 本身的严谨性。只有在不断的试炼中，模型才能找到缺陷、积累经验，从而推动整个领域的进步。
🔍 第四章：评估分析——从数据中窥探智慧
经过层层测试，模型输出了一系列数据。然而，冷冰冰的数据背后隐藏着深刻的洞见，这就需要科学的分析手段将其“翻译”成有意义的结论。数据分析阶段包括评估难度、模型区分度、结果稳定性、数据与分数间的相关性、以及实验结果的视觉展示与解读。
- 评估难度与区分度
分析阶段首要看的是 benchmark 是否既不过于简单，也不至于让所有模型都望尘莫及。良好的 benchmark 应当在各个模型之间产生合理的分数差异，能够有效区分表现优异和表现平平的模型。研究显示，有 70% 的 benchmark 对实验结果进行了详细解读，但仍有 30% 的 benchmark 在数据展示方面存在不足，导致难以从视觉上直观地捕捉到模型间的差异。 - 实验结果的稳定性
多次实验重复后，评估结果是否保持稳定也是关键指标。这不仅能揭示随机性对实验结果的影响，还能为模型的真实能力提供更准确的评估依据。稳定的结果就如同稳定运行的恒星系统，为未来可能的改进与优化提供了坚实的基础。 - 相关性分析与多视角数据展示
数据分析不仅限于单一的数值对比，而应深入探讨数据间的内在相关性。例如，是否存在模型性能与数据难度、样本特性之间的明显联系？能否通过柱状图、折线图、饼图等多种图形工具直观展示出这些关系？一幅清晰的图表，就像是指引星辰分布的天文图谱，使得复杂的实验结果一目了然。遗憾的是，部分 benchmark 的数据展示过于模糊，图表中标签不清，难以让观察者获取有效信息。 - 对结果的深度解读
除了数值和图表，更需要研究者对实验结果进行全方位、多角度的解读，探讨模型优势的原因、表现欠佳的原因，以及未来改进的方向。这样的解读就像为星空故事赋予情感和背景，既促使同行们深入思考，也为以后的研究指明了道路。
数据分析阶段就像是天文学家对一片星空进行详尽解读，每一个数字、每一幅图表都是通向宇宙奥秘的一把钥匙，通过这些钥匙，我们不仅能更好地了解当前模型的能力，更能为后续的研究与技术进步提供方向指引。
🚀 第五章：Benchmark 发布——走向开源与共享的未来
经过设计、构造、评估与分析，benchmark 的“问世”过程进入了最后的阶段——公开发布。在这一阶段，不仅要保证材料的完整与可靠，还需确保发布的内容对所有人开放，并遵守法律与伦理规范。
- 开源性与易用性
发布 benchmark 的根本要求是开源。然而，研究统计显示，约有 5.1% 的 benchmark 仅部分开源，还有 5.8% 完全不开放，给后续研究带来极大不便。一个真正优秀的 benchmark，必须确保所有相关数据、实验环境、prompt 以及详细日志都公开透明，就像一座永不关闭的图书馆，让所有研究者都能共享宝贵资源。 - 详细的用户手册与评测接口
为了便于其他研究者快速上手与复现实验结果，提供一本详尽而友好的 README 文件至关重要。优秀的用户手册不仅介绍 benchmark 的设计理念、使用方法，并配备相应的脚本和命令行工具，甚至通过 Docker 镜像等形式进一步简化环境搭建过程。数据显示，部分 benchmark 的用户手册存在信息混乱、解释不清的问题，这直接影响了实践者对其采纳的积极性。 - 环境与实验日志的公开
数据与日志的公开对于结果验证至关重要，例如记录详细的硬件环境、操作系统版本、使用的库和参数设定等信息，让其他研究者有机会复现结果，从而保证实验的可信度。仅有 16.7% 的 benchmark 共享了全部实验日志，这让最终发布阶段面临透明度不足的威胁。 - 合适的许可协议与敏感信息的排查
发布时必须选择合适的开源许可证，以保证用户在合法合理的框架内使用。同时，检测并剔除所有敏感信息（例如 API 密钥、用户隐私信息等）也至关重要。有些 benchmark 因疏忽泄露了敏感数据，可能会引发法律风险和安全隐患。正如一艘启程的宇宙飞船，必须做好充分的防护措施以应对未知风险。
发布阶段犹如将经过精雕细琢的艺术品向世人展现，每一处细节都决定着它的未来价值。只有开源、透明、便捷且严格遵守伦理规范的 benchmark，才能在全球范围内得到广泛认可和应用，并为整个代码研究领域注入源源不断的动力。
🧬 第六章：人类视角——用户调研背后的故事
在 HOW2BENCH 体系中，还包含了一项独特且具有前瞻性的工作——人类研究。研究者们通过问卷调研和深度访谈，向全球 49 位在 AI 和软件工程领域有切身经验的从业者征询意见。这场调研不仅验证了 55 项指南的重要性，更暴露了：
- 至少 16% 的参与者竟然忽略了数据去噪的重要性；
- 超过 40% 的参与者未充分意识到记录实验环境对重复性和透明度的关键作用。
调研结果表明，当绝大多数专家都认为细节决定成败时，仍有不少实践者在具体操作中抱有侥幸心理。这让人不由得联想到那刻意忽略仪器校准的天文学家：他们可能会错失掉那些微弱却珍贵的星光。调研在反馈过程中，还提出了记录构建与实验耗时、成本等实际操作问题，进一步完善了 HOW2BENCH 的指导体系。
这部分调研数据为 HOW2BENCH 指南提供了强有力的实证支撑，既警示了整个业界在 benchmark 构建中需有所警觉，也为未来改进研究与技术进步指明了方向。从人类视角出发，benchmark 的每一项指标不仅是技术问题，更是涉及伦理、成本与实际应用的综合考量。
🌟 第七章：传承与引领——未来 Benchmark 的无限可能
当我们回顾 HOW2BENCH 指南的整个构建过程，不难发现它在理论与实践中都起到了至关重要的作用。从揭示现有 benchmark 存在的瑕疵，到精细化每一个阶段的指标设置，这一体系无疑为未来 benchmark 的构建指明了方向。
- 标杆作用与传播影响
数据分析显示，超过 18% 的 benchmark 作为数据源，影响并构成了后续 benchmark 的基础。这种“传承效应”让每一个 benchmark 都不仅是单独的评测工具，更是不断更新、不断完善的大系统的一部分。一个高质量 benchmark 的发布，不仅能提升自身的公信力，还能辐射到整个领域，形成良性循环，推动整体技术水平的不断进步。 - 通用性与适应性
HOW2BENCH 的大部分指标不仅适用于代码相关的评测，还可以扩展到问答、数学推理、多模态信息等其他 benchmark 构建中。正如一位伟大的作家笔下的诗篇不朽，指导性原则得以在不同场景中长久传承并焕发新的生机。 - 前瞻性与长期影响
在这个技术飞速发展的时代，benchmark 的构建远非一纸空文，而是对整个领域未来走向的指示。随着大语言模型不断进化，benchmark 中的每一项指标也都需随之更新迭代。如何持续保持数据质量、实验透明度与结果有效性，将成为未来必须持续探索的重要课题。HOW2BENCH 指南虽然已集众家智慧，但它正如一颗启明星，指引着后继者继续前行。 - 伦理与责任
除了科学性与实用性，benchmark 的构建还牵涉到广泛的伦理问题，如数据隐私、版权问题以及开源责任等。只有在确保伦理合规的前提下，我们才能为整个科技界营造一个公正、透明的研究环境。正如古人云：“治大国若烹小鲜”，在技术领域中，每个细节都决定着最终的生态环境。
📝 结语：星辰指引下的代码未来
从 benchmark 的设计蓝图，到数据构造的精雕细琢，再到评测中的严谨试炼与全面数据分析，最终到公开发布时的透明、开源和用户友好，每个环节都如同宇宙中那错综复杂的星系运动，共同构成了今天这幅令人叹为观止的代码星图。
HOW2BENCH 不仅为我们提供了一份详尽的标准检查清单，更以科学严谨的态度警示了当前 benchmark 构建中存在的诸多不足。由 274 个实际案例和 49 位全球专家的调研数据所支撑，这份指南无疑成为了引领未来 benchmark 发展的灯塔，照亮着科研工作者前行的道路。
在未来的日子里，希望有更多的研究者能够沿着这份指南的指引，构建出更加可靠、透明、精准且具普适性的 benchmark，让大语言模型在代码评测中迎着星光展翅高飞。正如探险家在茫茫星海中寻找未知的奇迹，我们每一个人都是这个时代的探秘者，共同谱写着代码世界的星辰传奇。
📚 参考文献
- Chen et al. (2021a). HumanEval: A Code Generation Benchmark.
- Austin et al. (2021). MBPP: A Benchmark for Program Synthesis from Natural Language Descriptions.
- Reuel et al. (2024). BetterBench: Evaluating AI Benchmarks.
- Liu et al. (2023a). On the Flaws of Current Programming Benchmarks for LLMs.
- Cao et al. (2024b). Challenges in Data Quality Assurance in Code Benchmarks.
在这场关于 benchmark 构建与评估的星际探险中，我们不仅看到了当前存在的不足，也看到了未来无限的可能。让我们怀揣着对代码世界的无限热爱，继续努力，借助科学与创新，共同推动技术的不断进步。正如夜空中每一颗闪烁的星辰，点点光芒汇聚成未来的辉煌。