論文の概要: Extending the Frontier of ChatGPT: Code Generation and Debugging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08260v1
- Date: Mon, 17 Jul 2023 06:06:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 14:33:07.183410
- Title: Extending the Frontier of ChatGPT: Code Generation and Debugging
- Title（参考訳）: ChatGPTのフロンティアを拡張する - コード生成とデバッグ
- Authors: Fardin Ahsan Sakib, Saadat Hasan Khan, A. H. M. Rezaul Karim
- Abstract要約: OpenAIが開発したChatGPTは,さまざまな問題領域に取り組むために人工知能(AI)を活用することによって,新たな時代を迎えている。
本稿では,ChatGPTのプログラミング問題に対する有効性について検討し,時間とメモリの複雑さの観点から,その解の正しさと効率性について検討する。
この研究は、ChatGPTが正しいソリューションを提供することができた問題の割合を示すため、総成功率は71.875%であることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale language models (LLMs) have emerged as a groundbreaking
innovation in the realm of question-answering and conversational agents. These
models, leveraging different deep learning architectures such as Transformers,
are trained on vast corpora to predict sentences based on given queries. Among
these LLMs, ChatGPT, developed by OpenAI, has ushered in a new era by utilizing
artificial intelligence (AI) to tackle diverse problem domains, ranging from
composing essays and biographies to solving intricate mathematical integrals.
The versatile applications enabled by ChatGPT offer immense value to users.
However, assessing the performance of ChatGPT's output poses a challenge,
particularly in scenarios where queries lack clear objective criteria for
correctness. For instance, evaluating the quality of generated essays becomes
arduous and relies heavily on manual labor, in stark contrast to evaluating
solutions to well-defined, closed-ended questions such as mathematical
problems. This research paper delves into the efficacy of ChatGPT in solving
programming problems, examining both the correctness and the efficiency of its
solution in terms of time and memory complexity. The research reveals a
commendable overall success rate of 71.875\%, denoting the proportion of
problems for which ChatGPT was able to provide correct solutions that
successfully satisfied all the test cases present in Leetcode. It exhibits
strengths in structured problems and shows a linear correlation between its
success rate and problem acceptance rates. However, it struggles to improve
solutions based on feedback, pointing to potential shortcomings in debugging
tasks. These findings provide a compact yet insightful glimpse into ChatGPT's
capabilities and areas for improvement.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、質問応答と会話エージェントの領域における画期的なイノベーションとして登場した。
トランスフォーマーのような異なるディープラーニングアーキテクチャを活用するこれらのモデルは、与えられたクエリに基づいて文を予測するために広大なコーパスで訓練される。
これらのLLMのうち、OpenAIが開発したChatGPTは、エッセイや伝記の作成から複雑な数学的積分の解決まで、さまざまな問題領域に取り組むために人工知能(AI)を活用して新しい時代を築き上げた。
ChatGPTによって実現された汎用アプリケーションは、ユーザに大きな価値を提供します。
しかしながら、特にクエリが正確性に対する明確な客観的基準を欠いているシナリオにおいて、chatgptのアウトプットのパフォーマンスを評価することは課題となる。
例えば、生成したエッセイの品質評価は厳しいものとなり、数学的問題のような明確に定義された閉ざされた問題に対する解決策の評価とは対照的に、手作業に大きく依存する。
本研究は,プログラミング問題の解法におけるchatgptの有効性を考察し,その解の正確性と効率を時間とメモリの複雑さの観点から検討する。
この研究は、ChatGPTがLeetcodeにある全てのテストケースをうまく満たす正しいソリューションを提供することができた問題の割合を表わし、総成功率は71.875\%であることを示した。
構造化問題において強みを示し、その成功率と問題受容率の線形相関を示す。
しかし、フィードバックに基づいてソリューションを改善するのに苦労し、デバッグタスクの潜在的な欠点を指している。
これらの発見は、ChatGPTの能力と改善すべき領域について、コンパクトで洞察に富んだ視点を提供する。
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