論文の概要: Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant -- How far is it?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11938v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 09:20:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:30:02.637176
- Title: Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant -- How far is it?
- Title（参考訳）: ChatGPTは究極のプログラミングアシスタントか?
- Authors: Haoye Tian, Weiqi Lu, Tsz On Li, Xunzhu Tang, Shing-Chi Cheung,
Jacques Klein, Tegawend\'e F. Bissyand\'e
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、AI駆動のソフトウェア工学でますます採用されている。
ChatGPTはソースコードを議論するボットとしての可能性に大きな注目を集めている。
完全自動プログラミングアシスタントとしてのChatGPTの可能性について実証分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.738921038288133
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent progress in generative AI techniques has significantly influenced
software engineering, as AI-driven methods tackle common developer challenges
such as code synthesis from descriptions, program repair, and natural language
summaries for existing programs. Large-scale language models (LLMs), like
OpenAI's Codex, are increasingly adopted in AI-driven software engineering.
ChatGPT, another LLM, has gained considerable attention for its potential as a
bot for discussing source code, suggesting changes, providing descriptions, and
generating code. To evaluate the practicality of LLMs as programming assistant
bots, it is essential to examine their performance on unseen problems and
various tasks.
In our paper, we conduct an empirical analysis of ChatGPT's potential as a
fully automated programming assistant, emphasizing code generation, program
repair, and code summarization. Our study assesses ChatGPT's performance on
common programming problems and compares it to state-of-the-art approaches
using two benchmarks. Our research indicates that ChatGPT effectively handles
typical programming challenges. However, we also discover the limitations in
its attention span: comprehensive descriptions can restrict ChatGPT's focus and
impede its ability to utilize its extensive knowledge for problem-solving.
Surprisingly, we find that ChatGPT's summary explanations of incorrect code
provide valuable insights into the developer's original intentions. This
insight can be served as a foundation for future work addressing the oracle
problem. Our study offers valuable perspectives on the development of LLMs for
programming assistance, specifically by highlighting the significance of prompt
engineering and enhancing our comprehension of ChatGPT's practical applications
in software engineering.
- Abstract（参考訳）: 生成型ai技術の最近の進歩はソフトウェア工学に大きな影響を与えており、ai駆動の手法は、記述からのコード合成、プログラムの修復、既存のプログラムの自然言語要約など、一般的な開発者課題に対処している。
OpenAIのCodexのような大規模言語モデル(LLM)は、AI駆動のソフトウェアエンジニアリングでますます採用されている。
もうひとつのllmであるchatgptは、ソースコードの議論、変更の提案、説明の提供、コード生成のためのボットとして、かなりの注目を集めている。
プログラミングアシスタントボットとしてのLCMの実用性を評価するためには,未確認問題や各種タスクにおいて,その性能を検討することが不可欠である。
本稿では,ChatGPTの完全自動プログラミングアシスタントとしての可能性を実証的に分析し,コード生成,プログラム修復,コード要約を重視した。
本研究では,ChatGPTの性能を共通プログラミング問題で評価し,2つのベンチマークを用いて最先端の手法と比較する。
我々の研究は、ChatGPTが典型的なプログラミング課題を効果的に扱うことを示唆している。
包括的な説明は、chatgptの焦点を制限し、その広範な知識を問題解決に活用する能力を妨げる可能性がある。
驚いたことに、ChatGPTの誤ったコードに関する要約は、開発者の元々の意図に関する貴重な洞察を与えてくれる。
この洞察は、オラクル問題に対処する将来の仕事の基礎として機能する。
本研究は,プログラミング支援のためのllmの開発,特にプロンプトエンジニアリングの意義を強調し,chatgptのソフトウェア工学における実用的応用の理解を深める上で,貴重な視点を提供する。
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