Fugu-MT 論文翻訳(概要): Not the Silver Bullet: LLM-enhanced Programming Error Messages are Ineffective in Practice

論文の概要: Not the Silver Bullet: LLM-enhanced Programming Error Messages are Ineffective in Practice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18661v1
Date: Fri, 27 Sep 2024 11:45:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-01 18:11:57.465160
Title: Not the Silver Bullet: LLM-enhanced Programming Error Messages are Ineffective in Practice
Title（参考訳）: 銀の弾丸ではない: LLM強化プログラミングエラーメッセージは実践では有効ではない
Authors: Eddie Antonio Santos, Brett A. Becker,
Abstract要約: GPT-4が生成したエラーメッセージは6つのタスクのうち1つで従来のコンパイラエラーメッセージよりも優れていた。 GPT-4が生成したエラーメッセージは6つのタスクのうち1つに過ぎず,従来のコンパイラエラーメッセージよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.106787864231365
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The sudden emergence of large language models (LLMs) such as ChatGPT has had a disruptive impact throughout the computing education community. LLMs have been shown to excel at producing correct code to CS1 and CS2 problems, and can even act as friendly assistants to students learning how to code. Recent work shows that LLMs demonstrate unequivocally superior results in being able to explain and resolve compiler error messages -- for decades, one of the most frustrating parts of learning how to code. However, LLM-generated error message explanations have only been assessed by expert programmers in artificial conditions. This work sought to understand how novice programmers resolve programming error messages (PEMs) in a more realistic scenario. We ran a within-subjects study with $n$ = 106 participants in which students were tasked to fix six buggy C programs. For each program, participants were randomly assigned to fix the problem using either a stock compiler error message, an expert-handwritten error message, or an error message explanation generated by GPT-4. Despite promising evidence on synthetic benchmarks, we found that GPT-4 generated error messages outperformed conventional compiler error messages in only 1 of the 6 tasks, measured by students' time-to-fix each problem. Handwritten explanations still outperform LLM and conventional error messages, both on objective and subjective measures.
Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の突然の出現は、コンピューティング教育コミュニティ全体に破壊的な影響を与えた。 LLMはCS1とCS2の問題に対する正しいコードを生成するのに優れており、プログラミングの仕方を学ぶ学生にとって友好的なアシスタントとしても機能する。最近の研究は、LLMがコンパイラのエラーメッセージを説明し、解決する上で、間違いなく優れた結果を示すことを示している。しかし,LLMが生成したエラーメッセージの説明は,人工的な条件下での専門家によってのみ評価されている。この研究は、初心者プログラマがプログラミングエラーメッセージ(PEM)をより現実的なシナリオでどのように解決するかを理解することを目的としていた。学生が6つのバグだらけのCプログラムの修正を任されるという,n$=106の参加者による調査を行った。各プログラムの参加者は、ストックコンパイラエラーメッセージ、専門家の手書きエラーメッセージ、あるいはGPT-4で生成されたエラーメッセージ説明を使って、ランダムに問題を修正するように割り当てられた。その結果,GPT-4が生成したエラーメッセージは,6つのタスクのうち1つに過ぎず,従来のコンパイラエラーメッセージよりも優れていたことがわかった。手書きによる説明は、客観的および主観的尺度の両方において、LLMや従来のエラーメッセージよりも優れている。

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