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/2308.04838v2
- Date: Sat, 13 Apr 2024 04:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 23:57:12.076005
- Title: No Need to Lift a Finger Anymore? Assessing the Quality of Code Generation by ChatGPT
- Title（参考訳）: 指をいじる必要がない? ChatGPTによるコード生成の品質評価
- Authors: Zhijie Liu, Yutian Tang, Xiapu Luo, Yuming Zhou, Liang Feng Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTを用いたコード生成の質について検討する。
私たちは5つの言語(C、C++、Java、Python、JavaScript)で728のアルゴリズム問題と、コード生成タスクの54のコードシナリオを持つ18のCWEを活用しています。
この結果から,ChatGPTベースのコード生成に生じる潜在的な問題や限界が明らかになった。
- 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 NLP tasks. 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 to the quality of code generation using ChatGPT. We leverage 728 algorithm problems in five languages (i.e., C, C++, Java, Python, and JavaScript) and 18 CWEs with 54 code scenarios for the code generation task. Our evaluation encompasses a comprehensive analysis of code snippets generated by ChatGPT, focusing on three critical aspects: correctness, complexity, and security. We also specifically investigate ChatGPT's ability to engage in multi-round fixing 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 over the three critical aspects. 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、様々な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,ChatGPTを用いて,コード生成の質を定量的に評価する。
私たちは5つの言語(C、C++、Java、Python、JavaScript)で728のアルゴリズム問題と、コード生成タスクの54のコードシナリオを持つ18のCWEを活用しています。
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,複雑性,セキュリティという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ChatGPTのマルチラウンド固定プロセス(すなわち、ChatGPTのダイアログ能力)に関わるChatGPTの機能についても詳細に検討する。
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、この研究は、3つの重要な側面でコード生成タスクに取り組む際の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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