香港大学 发布 EFFIBENCH-X 数据集, 应用在 代码效率、大型语言模型 领域

香港大学 本次发布的数据集 EFFIBENCH-X, EFFIBENCH-X是一个多语言基准数据集，旨在衡量大型语言模型生成的代码效率。该数据集支持Python、C++、Java、JavaScript、Ruby和Golang等多种编程语言，并包含来自各种平台的竞争性编程任务和人类专家解决方案作为效率基准。数据集涵盖了复杂的问题，需要高级算法和数据结构，以更好地评估LLM在挑战性场景下的效率。此外，EFFIBENCH-X还提供了一个全面的评估框架，确保LLM生成的代码效率的可靠测量。该数据集适用于研究LLM优化技术，以改善各种编程语言中的代码效率。

查看EFFIBENCH-X

Dataset card 内容： 

Files and versions 内容： 

关于 香港大学 , 香港大学是一所位於中国香港的公立研究型大学，成立于1911年，是香港历史最悠久的高等教育机构。作为亚洲领先的国际化大学，它在多个学科领域享有很高的学术声誉。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。