YABLoCo: 대규모 코드 생성 벤치마크의 새로운 지평을 열다

YABLoCo는 대규모 코드 컨텍스트에서의 코드 생성 능력을 평가하는 새로운 벤치마크로, C/C++ 언어 지원, 대규모 저장소 활용, 효율적인 평가 파이프라인 등의 특징을 통해 LLM 기반 소프트웨어 개발의 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.

최근 인공지능 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 눈부십니다. 특히, 코드 생성 능력은 소프트웨어 개발 방식 자체를 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 기존의 코드 생성 성능 평가는 대부분 소규모 또는 중규모의 코드 컨텍스트에 국한되어 왔습니다. 실제 소프트웨어 프로젝트의 코드 저장소는 수백만 줄에 달하는 경우가 흔하다는 점을 고려하면, 이러한 평가 방식은 현실과의 괴리가 존재합니다.

이러한 문제의식에서 출발하여, Aidar Valeev 등 연구진은 YABLoCo(Yet Another Benchmark for Long Context Code Generation) 라는 야심찬 프로젝트를 발표했습니다. YABLoCo는 수천 개의 함수를 포함하는 4개의 대규모 저장소에서 선별된 215개의 함수를 기반으로 한 새로운 벤치마크입니다. 단순히 코드만 제공하는 것이 아니라, 함수의 메타데이터, 다양한 수준의 의존성을 포함한 컨텍스트, 설명 문자열(docstrings), 함수 본문, 그리고 각 저장소의 호출 그래프까지 제공하여, 보다 현실적인 평가 환경을 구축했습니다.

YABLoCo의 핵심적인 기여는 세 가지 측면에서 확인할 수 있습니다.

• C 및 C++ 언어 지원: 기존 벤치마크에서 다루지 않았던 C와 C++ 언어를 지원하여, 더욱 폭넓은 프로그래밍 언어 환경에서 LLM의 성능을 평가할 수 있도록 했습니다.
• 대규모 저장소 활용: 20만 줄에서 200만 줄에 이르는 대규모 코드 저장소를 활용하여, 실제 소프트웨어 개발 환경에 가까운 규모의 코드 컨텍스트를 제공합니다.
• 확장 가능한 평가 파이프라인 제공: 대규모 데이터 처리를 위한 효율적인 평가 파이프라인과 생성된 코드의 시각적 분석 도구를 제공하여, 벤치마크의 활용성을 높였습니다.

결론적으로, YABLoCo는 대규모 코드 생성 벤치마크의 새로운 기준을 제시하며, LLM의 코드 생성 능력에 대한 더욱 정확하고 실질적인 평가를 가능하게 합니다. 이는 향후 LLM 기반 소프트웨어 개발 도구 및 기술 발전에 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다. 특히 C/C++ 개발자들에게는 획기적인 평가 도구가 될 것으로 보입니다. 🙏