Jigsaw Datasets：提升程序合成研究的实用工具

Jigsaw数据集是专为研究程序合成与大型语言模型（LLM）交互而设计的数据集。本文将详细介绍Jigsaw数据集的组成、结构以及如何利用这些数据支持程序合成的研究。

Jigsaw数据集概览

Jigsaw项目包含两个主要的数据集，都在相关论文《Jigsaw: Large Language Models meet Program Synthesis》中有详细描述：

1. PandasEval1 – 由论文作者收集，包含68个条目。
2. PandasEval2 – 通过两次黑客马拉松用户研究会议收集，涵盖21个独特的任务。每个任务包含多个具有细微差别的集合，例如标量/常数差异，某些任务的集合在语义上有所不同。每个任务最多有5种变体/集合，每个集合包含多种自然语言的变体，共计725个条目。

数据集结构

Jigsaw数据集的结构非常清晰，具体包括：

• 最外层： 包含唯一任务ID的键值对。
• 任务层： 每个任务包含不同集合的键值对。
• 集合层： 每个集合包括：
  • 用户编写的查询列表及其用户ID。
  • 一个或多个输入输出（IO）示例，每个示例都是一个字典，包含：
    • 输入的代码片段。
    • 输出的代码片段。
    • 输入与输出的对应名称。
  • 一个或多个正确的解决方案。

数据集的应用

Jigsaw数据集的设计支持程序合成领域的研究，尤其适用于研究LLM在程序代码生成中的应用。通过分析这些数据，研究人员可以更好地理解LLM如何处理各种编程任务，以及如何优化模型以提高其效率和准确性。

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