Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learn to Code Sustainably: An Empirical Study on LLM-based Green Code Generation

論文の概要: Learn to Code Sustainably: An Empirical Study on LLM-based Green Code Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03344v1
Date: Tue, 5 Mar 2024 22:12:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 16:42:17.510028
Title: Learn to Code Sustainably: An Empirical Study on LLM-based Green Code Generation
Title（参考訳）: コードを持続的に学習する: llmベースのグリーンコード生成に関する実証的研究
Authors: Tina Vartziotis, Ippolyti Dellatolas, George Dasoulas, Maximilian Schmidt, Florian Schneider, Tim Hoffmann, Sotirios Kotsopoulos, Michael Keckeisen
Abstract要約: 生成型商用AI言語モデルにより生成された自動生成符号の持続可能性を評価する。 3つのAI言語モデルによって生成された人為的なコードとコードのパフォーマンスとグリーンキャパシティを比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8273713434806345
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The increasing use of information technology has led to a significant share of energy consumption and carbon emissions from data centers. These contributions are expected to rise with the growing demand for big data analytics, increasing digitization, and the development of large artificial intelligence (AI) models. The need to address the environmental impact of software development has led to increased interest in green (sustainable) coding and claims that the use of AI models can lead to energy efficiency gains. Here, we provide an empirical study on green code and an overview of green coding practices, as well as metrics used to quantify the sustainability awareness of AI models. In this framework, we evaluate the sustainability of auto-generated code. The auto-generate codes considered in this study are produced by generative commercial AI language models, GitHub Copilot, OpenAI ChatGPT-3, and Amazon CodeWhisperer. Within our methodology, in order to quantify the sustainability awareness of these AI models, we propose a definition of the code's "green capacity", based on certain sustainability metrics. We compare the performance and green capacity of human-generated code and code generated by the three AI language models in response to easy-to-hard problem statements. Our findings shed light on the current capacity of AI models to contribute to sustainable software development.
Abstract（参考訳）: 情報技術の利用の増加は、データセンターからのエネルギー消費と二酸化炭素排出量のかなりのシェアを生み出した。これらの貢献は、ビッグデータ分析の需要の増加、デジタル化の増大、大規模人工知能(AI)モデルの開発によって増加すると期待されている。ソフトウェア開発の環境への影響に対処する必要性は、グリーン(持続可能な)コーディングへの関心を高め、AIモデルの使用はエネルギー効率の向上につながると主張している。ここでは、グリーンコードに関する実証的研究と、グリーンコーディングプラクティスの概要、およびaiモデルの持続可能性意識の定量化に使用されるメトリクスを提供する。本稿では,自動生成コードの持続可能性を評価する。この研究で考慮された自動生成コードは、生成可能な商用AI言語モデル、GitHub Copilot、OpenAI ChatGPT-3、Amazon CodeWhispererによって生成される。本手法では,これらaiモデルの持続可能性意識を定量化するために,持続可能性指標に基づくコードの「グリーンキャパシティ」の定義を提案する。我々は,3つのAI言語モデルが生成する人為的コードの性能とグリーンキャパシティを比較し,難解な問題文に応答する。我々の調査結果は、持続可能なソフトウェア開発に貢献するaiモデルの現在の能力に光を当てた。

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