論文の概要: Advancing GenAI Assisted Programming--A Comparative Study on Prompt Efficiency and Code Quality Between GPT-4 and GLM-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12782v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 07:47:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 16:34:22.053206
• Title: Advancing GenAI Assisted Programming--A Comparative Study on Prompt Efficiency and Code Quality Between GPT-4 and GLM-4
• Title（参考訳）: GenAIのプログラミング支援-GPT-4とGLM-4のプロンプト効率とコード品質の比較-
• Authors: Angus Yang, Zehan Li, and Jie Li
• Abstract要約: 本稿では,GenAIをプログラミングツールとして活用するためのベストプラクティスについて検討する。 異なるレベルの複雑さで戦略のプロンプトを評価することで、最も単純で簡単なプロンプト戦略が最高のコード生成結果をもたらすことを確認できます。 その結果,GPT-4はGLM-4をわずかに上回っているが,平均的なユーザでは差は最小限であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.986648786111719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study aims to explore the best practices for utilizing GenAI as a programming tool, through a comparative analysis between GPT-4 and GLM-4. By evaluating prompting strategies at different levels of complexity, we identify that simplest and straightforward prompting strategy yields best code generation results. Additionally, adding a CoT-like preliminary confirmation step would further increase the success rate. Our results reveal that while GPT-4 marginally outperforms GLM-4, the difference is minimal for average users. In our simplified evaluation model, we see a remarkable 30 to 100-fold increase in code generation efficiency over traditional coding norms. Our GenAI Coding Workshop highlights the effectiveness and accessibility of the prompting methodology developed in this study. We observe that GenAI-assisted coding would trigger a paradigm shift in programming landscape, which necessitates developers to take on new roles revolving around supervising and guiding GenAI, and to focus more on setting high-level objectives and engaging more towards innovation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,GPT-4とGLM-4の比較分析を通じて,GenAIをプログラミングツールとして活用するためのベストプラクティスを検討することを目的とする。 複雑さの異なるレベルでプロンプト戦略を評価することで、最も単純で簡単なプロンプト戦略が最高のコード生成結果をもたらすことを特定します。 さらに、CoTライクな事前確認ステップを追加することで、成功率がさらに向上する。 その結果,GPT-4はGLM-4をわずかに上回っているが,平均的なユーザでは差は最小限であることがわかった。 単純化した評価モデルでは、従来のコーディング規範よりも30倍から100倍のコード生成効率が著しく向上しています。 我々のGenAI符号化ワークショップは、本研究で開発されたプロンプト手法の有効性とアクセシビリティを強調した。 我々は、GenAIが支援するコーディングがプログラミングのランドスケープのパラダイムシフトを引き起こすことを観察し、開発者がGenAIを監督し、指導する上で、新たな役割を担わなければならないことを観察した。

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