論文の概要: Towards Understanding the Characteristics of Code Generation Errors Made by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08731v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 22:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:46:06.753253
• Title: Towards Understanding the Characteristics of Code Generation Errors Made by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるコード生成エラーの特性理解に向けて
• Authors: Zhijie Wang, Zijie Zhou, Da Song, Yuheng Huang, Shengmai Chen, Lei Ma, Tianyi Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はコード生成において前例のない機能を示している。 我々は,HumanEvalデータセット上の6つの代表的なLCMに対して,コード生成エラーの詳細な解析を行った。 LLMによるコード生成エラーの発見と修正には,いくつかの課題が浮かび上がっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.519984835232359
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated unprecedented capabilities in code generation. However, there remains a limited understanding of code generation errors that LLMs can produce. To bridge the gap, we conducted an in-depth analysis of code generation errors across six representative LLMs on the HumanEval dataset. Specifically, we first employed open coding and thematic analysis to distill a comprehensive taxonomy of code generation errors. We analyzed two dimensions of error characteristics -- semantic characteristics and syntactic characteristics. Our analysis revealed that LLMs often made non-trivial, multi-line code generation errors in various locations and with various root causes. We further analyzed the correlation between these errors and task complexity as well as test pass rate. Our findings highlighted several challenges in locating and fixing code generation errors made by LLMs. In the end, we discussed several future directions to address these challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はコード生成において前例のない機能を示している。 しかし、LLMが生成できるコード生成エラーについては、まだ限定的な理解が残っている。 このギャップを埋めるために、HumanEvalデータセット上の6つの代表的なLCMに対して、コード生成エラーの詳細な解析を行った。 具体的には、まずオープンコーディングとテーマ解析を用いて、コード生成エラーの包括的な分類を抽出した。 意味的特徴と統語的特徴の2次元の誤り特性を解析した。 解析の結果、LLMは様々な場所や根本原因で、非自明で、複数行のコード生成エラーを発生させることが多いことがわかった。 さらに、これらのエラーとタスクの複雑さ、およびテストパス率の相関を解析した。 LLMによるコード生成エラーの発見と修正には,いくつかの課題が浮かび上がっている。 最終的に、これらの課題に対処するためのいくつかの今後の方向性について議論した。

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