t-bench 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

t-bench 是由 laude-institute 开发的一个针对大型语言模型（LLM）在终端环境中处理复杂任务进行评测的开源项目。该项目旨在提供一个可重现的任务集和执行框架，用于实际、端到端任务的实用评估，如代码编译、模型训练和服务器设置等。t-bench 目前处于早期测试阶段，包含大约50个任务，并且欢迎社区贡献新的挑战性任务。

项目的核心功能

terminal-bench 主要包括两部分：任务数据集和执行框架。任务数据集包含了各种任务的描述、测试脚本和参考解决方案。执行框架则是一个连接语言模型和终端沙盒环境的工具，允许在隔离环境中执行任务。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要使用以下框架或库：

• Python：项目的核心语言。
• Docker：用于创建沙盒环境，确保任务在隔离的环境中运行。
• uv：一个轻量级的通用工具，用于项目的脚本运行。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• tasks：包含所有的任务，每个任务都有相应的描述、测试脚本和参考解决方案。
• datasets：包含任务配置文件，用于定义不同的任务集。
• scripts_python：包含运行执行框架的脚本。
• scripts_bash：可能包含一些bash脚本，用于任务的执行。
• adapters：可能包含连接不同语言模型和框架的适配器代码。
• shared：包含共享的工具和库。
• resources：包含项目所需的资源文件，如图片等。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 新任务的添加

开发者可以根据实际需求，创建新的任务，包括任务描述、测试脚本和参考解决方案。这些任务可以涉及更复杂的终端操作，或者是特定领域的问题。

2. 执行框架的增强

可以对现有的执行框架进行优化，提高其稳定性、效率和易用性。例如，可以增加任务执行时的日志记录，或者提供更多的配置选项。

3. 支持更多的语言模型

目前项目可能支持有限的几种语言模型，可以通过增加适配器代码，来支持更多的语言模型。

4. 社区互动和协作

建立更完善的社区互动机制，如任务创意共享、任务提交审核流程等，以促进社区成员之间的协作。

5. 性能评估工具

开发额外的性能评估工具，用于分析不同语言模型在处理任务时的表现，如执行时间、资源消耗等。

通过上述的扩展和二次开发，t-bench 将能更好地服务于语言模型的研究和评估，为社区提供更强大的工具。