論文の概要: Benchmarking ChatGPT, Codeium, and GitHub Copilot: A Comparative Study of AI-Driven Programming and Debugging Assistants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19922v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 03:53:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 16:57:15.406843
- Title: Benchmarking ChatGPT, Codeium, and GitHub Copilot: A Comparative Study of AI-Driven Programming and Debugging Assistants
- Title（参考訳）: ベンチマークChatGPT、Codeium、GitHub Copilot:AI駆動プログラミングとデバッグアシスタントの比較研究
- Authors: Md Sultanul Islam Ovi, Nafisa Anjum, Tasmina Haque Bithe, Md. Mahabubur Rahman, Mst. Shahnaj Akter Smrity,
- Abstract要約: コード生成やバグ修正、最適化といったタスクには、大きな言語モデル(LLM)が不可欠になっています。
本稿では、ChatGPT、Codeium、GitHub Copilotの比較研究を行い、LeetCode問題におけるパフォーマンスを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increasing adoption of AI-driven tools in software development, large language models (LLMs) have become essential for tasks like code generation, bug fixing, and optimization. Tools like ChatGPT, GitHub Copilot, and Codeium provide valuable assistance in solving programming challenges, yet their effectiveness remains underexplored. This paper presents a comparative study of ChatGPT, Codeium, and GitHub Copilot, evaluating their performance on LeetCode problems across varying difficulty levels and categories. Key metrics such as success rates, runtime efficiency, memory usage, and error-handling capabilities are assessed. GitHub Copilot showed superior performance on easier and medium tasks, while ChatGPT excelled in memory efficiency and debugging. Codeium, though promising, struggled with more complex problems. Despite their strengths, all tools faced challenges in handling harder problems. These insights provide a deeper understanding of each tool's capabilities and limitations, offering guidance for developers and researchers seeking to optimize AI integration in coding workflows.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発におけるAI駆動ツールの採用の増加に伴い、コード生成やバグ修正、最適化といったタスクには、大規模言語モデル(LLM)が不可欠になっている。
ChatGPT、GitHub Copilot、Codeiumといったツールは、プログラミングの課題を解決する上で貴重な支援を提供するが、その効果は未調査である。
本稿では、ChatGPT、Codeium、GitHub Copilotの比較研究を行い、LeetCode問題のパフォーマンスをさまざまな難易度とカテゴリで評価する。
成功率、実行効率、メモリ使用量、エラー処理能力などの主要な指標が評価される。
GitHub Copilotは、より簡単で中程度のタスクで優れたパフォーマンスを示し、ChatGPTは、メモリ効率とデバッグに優れていた。
コーディウムは有望ではあるが、より複雑な問題に苦しんだ。
その強みにもかかわらず、すべてのツールは難しい問題に対処する上で困難に直面した。
これらの洞察は、各ツールの機能と制限をより深く理解し、コーディングワークフローにおけるAI統合の最適化を目指す開発者と研究者にガイダンスを提供する。
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