Fugu-MT 論文翻訳(概要): Beyond Correctness: Benchmarking Multi-dimensional Code Generation for Large Language Models

論文の概要: Beyond Correctness: Benchmarking Multi-dimensional Code Generation for Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11470v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 08:08:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 16:12:18.394597
Title: Beyond Correctness: Benchmarking Multi-dimensional Code Generation for Large Language Models
Title（参考訳）: 正確性を超えて:大規模言語モデルのための多次元コード生成のベンチマーク
Authors: Jiasheng Zheng, Boxi Cao, Zhengzhao Ma, Ruotong Pan, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Le Sun,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が生成するコードの品質を包括的に評価する RACE ベンチマークを提案する。ユーザ要求を満たす正しいコードを生成するモデルの能力を評価するために,各次元の様々なタイプのユーザ要件を設計する。 RACE上の18の代表的なLCMを評価し、要求に応じて高品質なコードを生成する能力は、まだソフトウェア開発の要件を満たしていないことを発見した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.56644186785491
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, researchers have proposed numerous benchmarks to evaluate the impressive coding capabilities of large language models (LLMs). However, existing benchmarks primarily focus on assessing the correctness of code generated by LLMs, while neglecting other critical dimensions that also significantly impact code quality. Therefore, this paper proposes the RACE benchmark, which comprehensively evaluates the quality of code generated by LLMs across 4 dimensions: Readability, mAintainability, Correctness, and Efficiency. Specifically, considering the demand-dependent nature of dimensions beyond correctness, we design various types of user requirements for each dimension to assess the model's ability to generate correct code that also meets user demands. We evaluate 18 representative LLMs on RACE and find that: 1) the current LLMs' ability to generate high-quality code on demand does not yet meet the requirements of software development; 2) readability serves as a critical indicator of the overall quality of generated code; 3) most LLMs exhibit an inherent preference for specific coding style. These findings can help researchers gain a deeper understanding of the coding capabilities of current LLMs and shed light on future directions for model improvement.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)の符号化能力を評価するために,多数のベンチマークが提案されている。しかし、既存のベンチマークは主に、LLMが生成したコードの正確性を評価することに焦点を当て、コード品質に大きな影響を及ぼす他の重要な次元を無視している。そこで本研究では,可読性,mAintainability,正確性,効率性の4次元にわたってLLMが生成するコードの品質を総合的に評価するRASベンチマークを提案する。具体的には、正確性を超えた次元の要求に依存した性質を考慮し、各次元に対する様々なタイプのユーザ要求を設計し、モデルがユーザ要求を満たす正しいコードを生成する能力を評価する。 RACE上での18の代表的なLCMを評価し,そを見いだす。 1) 要求に応じて高品質なコードを生成する現在のLLMの能力は、まだソフトウェア開発の要件を満たしていない。 2) 可読性は,生成されたコード全体の品質の臨界指標として機能する。 3)ほとんどのLCMは,特定のコーディングスタイルに固有の嗜好を示す。これらの発見は、研究者が現在のLLMのコーディング能力についてより深く理解し、将来のモデル改善の方向性に光を当てるのに役立つ。

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