論文の概要: No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04838v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 10:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 15:03:23.894254
• Title: No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT
• Title（参考訳）: 指を持ち上げる必要はないのか? ChatGPTによるコード生成の品質評価
• Authors: Zhijie Liu, Yutian Tang, Xiapu Luo, Yuming Zhou, and Liang Feng Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにまたがる印象的な機能を示している。 本研究では,ChatGPTを用いたコード生成の系統的経験的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.68768157452352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across various natural language processing (NLP) tasks, such as machine translation, question answering, summarization, and so on. Additionally, LLMs are also highly valuable in supporting software engineering tasks, particularly in the field of code generation. Automatic code generation is a process of automatically generating source code or executable code based on given specifications or requirements, improving developer productivity. In this study, we perform a systematic empirical assessment of code generation using ChatGPT, a recent and popular LLM. Our evaluation encompasses a comprehensive analysis of code snippets generated by ChatGPT, focusing on three critical aspects: correctness, understandability, and security. We also specifically investigate ChatGPT's ability to engage in multi-round process (i.e., ChatGPT's dialog ability) of facilitating code generation. By delving into the generated code and examining the experimental results, this work provides valuable insights into the performance of ChatGPT in tackling code generation tasks. Overall, our findings uncover potential issues and limitations that arise in the ChatGPT-based code generation and lay the groundwork for improving AI and LLM-based code generation techniques.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、機械翻訳、質問応答、要約など、様々な自然言語処理(NLP)タスクにまたがる印象的な機能を示している。 加えて、LLMは、特にコード生成の分野で、ソフトウェアエンジニアリングタスクをサポートする上でも非常に貴重である。 自動コード生成は、所定の仕様や要求に基づいてソースコードや実行可能なコードを自動的に生成し、開発者の生産性を向上させるプロセスである。 本研究では,最近普及しているLLMであるChatGPTを用いて,コード生成の系統的評価を行う。 評価では,ChatGPTが生成したコードスニペットを包括的に分析し,正確性,理解可能性,セキュリティの3つの重要な側面に注目した。 また、コード生成を容易にするマルチラウンドプロセス(すなわち、ChatGPTのダイアログ能力)にChatGPTが関与する能力についても検討する。 生成されたコードを掘り下げて実験結果を調べることで、コード生成タスクに対処するChatGPTのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供する。 全体として、ChatGPTベースのコード生成で生じる潜在的な問題や制限を明らかにし、AIとLLMベースのコード生成技術を改善するための基盤となる。

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