論文の概要: Can Language Models Replace Programmers? REPOCOD Says 'Not Yet'

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21647v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 09:54:52.348455
• Title: Can Language Models Replace Programmers? REPOCOD Says 'Not Yet'
• Title（参考訳）: 言語モデルはプログラマを置き換えることができるのか?
• Authors: Shanchao Liang, Yiran Hu, Nan Jiang, Lin Tan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、Pythonのコーディング問題の解決において、90pass@1以上の精度を達成した。 REPOCODは、11の人気のある現実世界プロジェクトから収集された980の問題のコード生成ベンチマークである。 REPOCODの各タスクには、平均313.5人の開発者によるテストケースが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.48622608877252
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved high accuracy, i.e., more than 90 pass@1, in solving Python coding problems in HumanEval and MBPP. Thus, a natural question is, whether LLMs achieve comparable code completion performance compared to human developers? Unfortunately, one cannot answer this question using existing manual crafted or simple (e.g., single-line) code generation benchmarks, since such tasks fail to represent real-world software development tasks. In addition, existing benchmarks often use poor code correctness metrics, providing misleading conclusions. To address these challenges, we create REPOCOD, a code generation benchmark with 980 problems collected from 11 popular real-world projects, with more than 58% of them requiring file-level or repository-level context information. In addition, REPOCOD has the longest average canonical solution length (331.6 tokens) and the highest average cyclomatic complexity (9.00) compared to existing benchmarks. Each task in REPOCOD includes 313.5 developerwritten test cases on average for better correctness evaluation. In our evaluations of ten LLMs, none of the models achieve more than 30 pass@1 on REPOCOD, indicating the necessity of building stronger LLMs that can help developers in real-world software development. REPOCOD is available at https://github.com/ltasset/REPOCOD
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)は、HumanEvalとMBPPにおけるPythonのコーディング問題の解決において、90pass@1以上の精度を達成した。 したがって、自然な疑問は、LLMが人間の開発者と比べてコード補完性能に匹敵するかどうかである。 残念ながら、このようなタスクは実際のソフトウェア開発タスクを表現できないため、既存の手作業や単純な(一行の)コード生成ベンチマークを使ってこの質問に答えることはできない。 さらに、既存のベンチマークでは、コードの正確さの指標が貧弱で、誤解を招く結果になることが多い。 これらの課題に対処するため、REPOCODという、11の人気のある現実世界プロジェクトから収集された980の問題を解決するコード生成ベンチマークを作成しました。 加えて、REPOCODは平均正準解長(331.6トークン)が最も長く、既存のベンチマークと比較してサイクロマティックな複雑さ(9.00)が最も高い。 REPOCODの各タスクには、平均313.5人の開発者によるテストケースが含まれている。 当社の10 LLMの評価では、いずれもREPOCODで30 Pass@1以上の成果を上げていません。 REPOCODはhttps://github.com/ltasset/REPOCODで利用可能である。

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