論文の概要: A Case Study of Web App Coding with OpenAI Reasoning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13773v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 06:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:13:17.435565
• Title: A Case Study of Web App Coding with OpenAI Reasoning Models
• Title（参考訳）: OpenAI推論モデルを用いたWebアプリケーションコーディングのケーススタディ
• Authors: Yi Cui,
• Abstract要約: 我々は,OpenAIの最新推論モデルであるo1-previewとo1-miniによるコーディングタスクのケーススタディを,他のフロンティアモデルと比較した。 o1モデルは、シングルタスクのベンチマークであるWebApp1Kに対して、SOTA結果を提供する。この結果、WebApp1K-Duoは、多くのタスクとテストケースを倍にする、より難しいベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7268889851975326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a case study of coding tasks by the latest reasoning models of OpenAI, i.e. o1-preview and o1-mini, in comparison with other frontier models. The o1 models deliver SOTA results for WebApp1K, a single-task benchmark. To this end, we introduce WebApp1K-Duo, a harder benchmark doubling number of tasks and test cases. The new benchmark causes the o1 model performances to decline significantly, falling behind Claude 3.5. Moreover, they consistently fail when confronted with atypical yet correct test cases, a trap non-reasoning models occasionally avoid. We hypothesize that the performance variability is due to instruction comprehension. Specifically, the reasoning mechanism boosts performance when all expectations are captured, meanwhile exacerbates errors when key expectations are missed, potentially impacted by input lengths. As such, we argue that the coding success of reasoning models hinges on the top-notch base model and SFT to ensure meticulous adherence to instructions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,OpenAIの最新推論モデルであるo1-previewとo1-miniによるコーディングタスクのケーススタディを,他のフロンティアモデルと比較した。 o1モデルはシングルタスクのベンチマークであるWebApp1Kに対してSOTA結果を提供する。 この目的のために、WebApp1K-Duoを紹介します。 新しいベンチマークでは、o1モデルのパフォーマンスが大幅に低下し、Claude 3.5に遅れている。 さらに、非典型的で正しいテストケースに直面した場合には、常に失敗する。 性能の変動は命令の理解に起因すると仮定する。 特に、推論メカニズムは、全ての期待値がキャプチャーされるとパフォーマンスが向上する一方、キー期待値が外れた場合にはエラーが悪化し、入力長に影響が及ぶ可能性がある。 したがって、推論モデルのコーディング成功はトップノッチベースモデルとSFTに基づいており、命令への厳密な従順性を保証する。

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