Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing the Promise and Pitfalls of ChatGPT for Automated Code Generation

論文の概要: Assessing the Promise and Pitfalls of ChatGPT for Automated Code Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02640v1
Date: Sun, 5 Nov 2023 12:56:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-07 16:25:52.783307
Title: Assessing the Promise and Pitfalls of ChatGPT for Automated Code Generation
Title（参考訳）: 自動コード生成のためのChatGPTの約束と落とし穴の評価
Authors: Muhammad Fawad Akbar Khan, Max Ramsdell, Erik Falor, Hamid Karimi
Abstract要約: 本稿では,著名な大規模言語モデルであるChatGPTのコード生成能力を総合的に評価する。 5つのカテゴリにまたがる131のコード生成プロンプトのデータセットをキュレートして、堅牢な分析を可能にした。コードソリューションはChatGPTと人間によってすべてのプロンプトで生成され、262のコードサンプルが得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0400340435492272
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a comprehensive evaluation of the code generation capabilities of ChatGPT, a prominent large language model, compared to human programmers. A novel dataset of 131 code-generation prompts across 5 categories was curated to enable robust analysis. Code solutions were generated by both ChatGPT and humans for all prompts, resulting in 262 code samples. A meticulous manual assessment methodology prioritized evaluating correctness, comprehensibility, and security using 14 established code quality metrics. The key findings reveal ChatGPT's strengths in crafting concise, efficient code with advanced constructs, showcasing strengths in data analysis tasks (93.1% accuracy) but limitations in visual-graphical challenges. Comparative analysis with human code highlights ChatGPT's inclination towards modular design and superior error handling. Additionally, machine learning models effectively distinguished ChatGPT from human code with up to 88% accuracy, suggesting detectable coding style disparities. By providing profound insights into ChatGPT's code generation capabilities and limitations through quantitative metrics and qualitative analysis, this study makes valuable contributions toward advancing AI-based programming assistants. The curated dataset and methodology offer a robust foundation for future research in this nascent domain. All data and codes are available on https://github.com/DSAatUSU/ChatGPT-promises-and-pitfalls.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人間のプログラマと比較して,大きな言語モデルであるChatGPTのコード生成能力を総合的に評価する。 5つのカテゴリにまたがる131のコード生成プロンプトのデータセットを、堅牢な分析を可能にするためにキュレートした。コードソリューションはChatGPTと人間によってすべてのプロンプトで生成され、262のコードサンプルが得られた。厳密な手作業による評価手法は、14の確立されたコード品質メトリクスを使用して、正確性、理解性、セキュリティを評価した。重要な発見は、chatgptの簡潔で効率的なコード作成における強み、高度な構成、データ分析タスクの強み(93.1%の正確さ)を示しているが、ビジュアルグラフィックの課題には限界がある。ヒューマンコードとの比較分析は、モジュール設計と優れたエラー処理へのchatgptの傾きを強調している。さらに、機械学習モデルは、最大88%の精度で人間のコードからchatgptを効果的に区別し、検出可能なコーディングスタイルの違いを示唆している。 chatgptのコード生成能力と量的メトリクスと質的分析による限界に関する深い洞察を提供することで、本研究はaiベースのプログラミングアシスタントの発展に重要な貢献をする。キュレートされたデータセットと方法論は、この初期段階の領域における将来の研究の堅牢な基盤を提供する。すべてのデータとコードはhttps://github.com/DSAatUSU/ChatGPT-promises-and-pitfallsで入手できる。

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