智源研究院發佈了名爲 TACO 的代碼生成訓練集，旨在爲代碼生成模型提供更具挑戰性的訓練數據和評測基準。TACO 在數據規模、質量和評測方案上具有優勢，包括更大規模的訓練集和測試集，多樣化的解題答案，以及細粒度的標籤。實驗結果顯示，當前流行的代碼生成模型在 TACO 評測中與 GPT-4 存在顯著差異，說明該領域仍有提升空間。TACO 不僅是一個挑戰性的測試方法，還可用作改進模型性能的訓練數據，促進代碼生成領域的發展。