論文の概要: Patched RTC: evaluating LLMs for diverse software development tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16557v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 15:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 16:45:46.285364
• Title: Patched RTC: evaluating LLMs for diverse software development tasks
• Title（参考訳）: Patched RTC: 多様なソフトウェア開発タスクのためのLCMの評価
• Authors: Asankhaya Sharma,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の新たな評価手法であるPatched Round-Trip Correctness (Patched RTC)を紹介する。 Patched RTCは、人間の介入なしにモデルの応答の一貫性と堅牢性を測定する、自己評価フレームワークを提供する。 GPT-3.5とGPT-4を異なるソフトウェア開発タスクで比較した結果、Patched RTCはモデルの性能とタスクの難易度を効果的に区別することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Patched Round-Trip Correctness (Patched RTC), a novel evaluation technique for Large Language Models (LLMs) applied to diverse software development tasks, particularly focusing on "outer loop" activities such as bug fixing, code review, and documentation updates. Patched RTC extends the original Round-Trip Correctness method to work with any LLM and downstream task, offering a self-evaluating framework that measures consistency and robustness of model responses without human intervention. The study demonstrates a correlation between Patched RTC scores and task-specific accuracy metrics, presenting it as an alternative to the LLM-as-Judge paradigm for open-domain task evaluation. We implement Patched RTC in an open-source framework called patchwork, allowing for transparent evaluation during inference across various patchflows. Experiments comparing GPT-3.5 and GPT-4 models across different software development tasks reveal that Patched RTC effectively distinguishes model performance and task difficulty. The paper also explores the impact of consistency prompts on improving model accuracy, suggesting that Patched RTC can guide prompt refinement and model selection for complex software development workflows.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多種多様なソフトウェア開発タスクに適用された大規模言語モデル(LLM)の新たな評価手法であるPatched Round-Trip Correctness (Patched RTC)を紹介する。 Patched RTCは、オリジナルのラウンドトリップ補正手法を拡張して、LLMおよびダウンストリームタスクで作業し、人間の介入なしにモデルの応答の一貫性と堅牢性を測定する自己評価フレームワークを提供する。 本研究は、オープンドメインタスク評価におけるLLM-as-Judgeパラダイムの代替として、Patched RTCスコアとタスク固有の精度指標の相関を示す。 パッチワークと呼ばれるオープンソースのフレームワークにPatched RTCを実装し、さまざまなパッチフローをまたいだ推論中に透過的な評価を可能にする。 GPT-3.5とGPT-4を異なるソフトウェア開発タスクで比較した結果、Patched RTCはモデルの性能とタスクの難易度を効果的に区別することがわかった。 さらに,一貫性の促進がモデル精度の向上に与える影響についても検討し,Patched RTCが複雑なソフトウェア開発ワークフローの迅速な改善とモデル選択を導出できることを示唆した。

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