論文の概要: Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01210v2
• Date: Mon, 12 Jun 2023 06:49:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 00:11:56.812859
• Title: Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation
• Title（参考訳）: ChatGPTで生成されたコードは本当に正しいか? コード生成のための大規模言語モデルの厳密な評価
• Authors: Jiawei Liu and Chunqiu Steven Xia and Yuyao Wang and Lingming Zhang
• Abstract要約: LLM合成コードの機能的正しさを厳格に評価するコード合成ベンチマークフレームワークであるEvalPlusを提案する。 EvalPlusは、自動テスト入力ジェネレータによって新たに生成された大量のテストケースで、所定の評価データセットを拡張する。 私たちの研究は、HUMANEVAL+が、これまで検出されていなかった大量の間違ったコードをキャッチできることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.54295263365522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Program synthesis has been long studied with recent approaches focused on directly using the power of Large Language Models (LLMs) to generate code. Programming benchmarks, with curated synthesis problems and test-cases, are used to measure the performance of various LLMs on code synthesis. However, these test-cases can be limited in both quantity and quality for fully assessing the functional correctness of the generated code. Such limitation in the existing benchmarks begs the following question: In the era of LLMs, is the code generated really correct? To answer this, we propose EvalPlus -- a code synthesis benchmarking framework to rigorously evaluate the functional correctness of LLM-synthesized code. EvalPlus augments a given evaluation dataset with large amounts of test-cases newly produced by an automatic test input generator, powered by both LLM- and mutation-based strategies. While EvalPlus is general, we extend the test-cases of the popular HUMANEVAL benchmark by 81x to build HUMANEVAL+. Our extensive evaluation across 19 popular LLMs (e.g., GPT-4 and ChatGPT) demonstrates that HUMANEVAL+ is able to catch significant amounts of previously undetected wrong code synthesized by LLMs, reducing the pass@k by 13.6-15.3% on average. Our work not only indicates that prior popular code synthesis evaluation results do not accurately reflect the true performance of LLMs for code synthesis, but also opens up a new direction to improve such programming benchmarks through automated testing.
• Abstract（参考訳）: プログラム合成は、コードを生成するためにLLM(Large Language Models)の力を直接利用することに焦点を当てた最近のアプローチで長い間研究されてきた。 コード合成における様々なllmのパフォーマンスを測定するために、キュレートされた合成問題とテストケースを伴うプログラミングベンチマークが使用される。 しかし、これらのテストケースは、生成されたコードの機能的正確性を完全に評価するために、量と品質の両方で制限することができる。 LLMの時代、生成されたコードは本当に正しいのでしょうか? そこで我々は,LLM合成コードの機能的正しさを厳格に評価するコード合成ベンチマークフレームワークであるEvalPlusを提案する。 EvalPlusは、LLMと突然変異ベースの戦略を駆使した自動テスト入力ジェネレータによって新たに生成された大量のテストケースで、所定の評価データセットを拡張している。 EvalPlusは一般的なものであるが、人気のあるHUMANEVALベンチマークのテストケースを81倍拡張してHUMANEVAL+を構築する。 19の人気のあるLCM(例えば GPT-4 や ChatGPT)で広く評価した結果、HUMANEVAL+ は LLMs が生成した未検出の誤りコードを大量に取得でき、平均 13.6-15.3% のパスを削減できた。 我々の研究は、従来の一般的なコード合成評価結果が、コード合成のためのLLMの真の性能を正確に反映しているだけでなく、自動テストによってそのようなベンチマークを改善するための新たな方向性も示している。

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