論文の概要: Refining ChatGPT-Generated Code: Characterizing and Mitigating Code
Quality Issues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12596v2
- Date: Fri, 15 Dec 2023 01:17:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 19:24:35.958958
- Title: Refining ChatGPT-Generated Code: Characterizing and Mitigating Code
Quality Issues
- Title（参考訳）: ChatGPT生成コードの精錬:コード品質問題の特徴と緩和
- Authors: Yue Liu, Thanh Le-Cong, Ratnadira Widyasari, Chakkrit
Tantithamthavorn, Li Li, Xuan-Bach D. Le, David Lo
- Abstract要約: 我々は2つの人気のあるプログラミング言語で実装された4,066個のChatGPT生成コードの品質を体系的に研究した。
本稿では,ChatGPT生成コードの品質に関する潜在的な問題を同定し,特徴付ける。
ChatGPTはこれらの課題に部分的に対処でき、コード品質を20%以上改善していますが、まだ改善の余地と機会があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.7880460531813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We systematically study the quality of 4,066 ChatGPT-generated code
implemented in two popular programming languages, i.e., Java and Python, for
2,033 programming tasks. The goal of this work is three folds. First, we
analyze the correctness of ChatGPT on code generation tasks and uncover the
factors that influence its effectiveness, including task difficulty,
programming language, time that tasks are introduced, and program size. Second,
we identify and characterize potential issues with the quality of
ChatGPT-generated code. Last, we provide insights into how these issues can be
mitigated. Experiments highlight that out of 4,066 programs generated by
ChatGPT, 2,756 programs are deemed correct, 1,082 programs provide wrong
outputs, and 177 programs contain compilation or runtime errors. Additionally,
we further analyze other characteristics of the generated code through static
analysis tools, such as code style and maintainability, and find that 1,930
ChatGPT-generated code snippets suffer from maintainability issues.
Subsequently, we investigate ChatGPT's self-repairing ability and its
interaction with static analysis tools to fix the errors uncovered in the
previous step. Experiments suggest that ChatGPT can partially address these
challenges, improving code quality by more than 20%, but there are still
limitations and opportunities for improvement. Overall, our study provides
valuable insights into the current limitations of ChatGPT and offers a roadmap
for future research and development efforts to enhance the code generation
capabilities of AI models like ChatGPT.
- Abstract（参考訳）: 我々は,4,066個のChatGPT生成コードを2,033個のプログラミング言語,すなわちJavaとPythonで実装し,その品質を体系的に研究した。
この作品の目標は3つある。
まず、コード生成タスクにおけるChatGPTの正しさを分析し、タスクの難易度、プログラミング言語、タスクが導入された時間、プログラムサイズなど、その効果に影響を与える要因を明らかにする。
第二に、ChatGPT生成コードの品質に関する潜在的な問題を識別し、特徴付ける。
最後に、これらの問題を緩和する方法についての洞察を提供する。
実験の結果、ChatGPTが生成した4,066プログラムのうち、2,756プログラムは正しいと判断され、1,082プログラムは間違った出力を提供し、177プログラムはコンパイルや実行時のエラーを含むことがわかった。
さらに,コードスタイルや保守性といった静的解析ツールを通じて生成したコードの特徴をさらに分析し,1,930個のchatgpt生成コードスニペットが保守性の問題に直面していることを発見した。
その後,chatgptの自己修復能力と静的解析ツールとの相互作用について検討し,その前のステップで明らかになった誤りを修正する。
実験によると、ChatGPTはこれらの課題に部分的に対処でき、コード品質を20%以上改善できるが、まだ改善の余地と機会がある。
全体として、私たちの研究はChatGPTの現在の限界に関する貴重な洞察を提供し、ChatGPTのようなAIモデルのコード生成能力を強化するための将来の研究と開発のためのロードマップを提供します。
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