智源研究院发布了名为 TACO 的代码生成训练集，旨在为代码生成模型提供更具挑战性的训练数据和评测基准。TACO 在数据规模、质量和评测方案上具有优势，包括更大规模的训练集和测试集，多样化的解题答案，以及细粒度的标签。实验结果显示，当前流行的代码生成模型在 TACO 评测中与 GPT-4 存在显著差异，说明该领域仍有提升空间。TACO 不仅是一个挑战性的测试方法，还可用作改进模型性能的训练数据，促进代码生成领域的发展。
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