論文の概要: A Deep Dive Into Large Language Model Code Generation Mistakes: What and Why?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01414v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 02:47:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:56.771256
• Title: A Deep Dive Into Large Language Model Code Generation Mistakes: What and Why?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルコード生成への深い取り組み:何となぜ?
• Authors: QiHong Chen, Jiawei Li, Jiecheng Deng, Jiachen Yu, Justin Tian Jin Chen, Iftekhar Ahmed,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、仕様から逸脱する欠陥コードを生成することができる。 広範囲な手動分析により, ノンシンタクティックな誤りの7つのカテゴリーが同定された。 評価の結果,LPMの誤りの原因を特定すると,ReActプロンプト技術を用いたGPT-4が最大0.65のF1スコアを達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.246899995643918
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have led to their widespread application in automated code generation. However, these models can still generate defective code that deviates from the specification. Previous research has mainly focused on the mistakes in LLM-generated standalone functions, overlooking real-world software development situations where the successful generation of the code requires software contexts such as external dependencies. In this paper, we considered both of these code generation situations and identified a range of \textit{non-syntactic mistakes} arising from LLMs' misunderstandings of coding question specifications. Seven categories of non-syntactic mistakes were identified through extensive manual analyses, four of which were missed by previous works. To better understand these mistakes, we proposed six reasons behind these mistakes from various perspectives. Moreover, we explored the effectiveness of LLMs in detecting mistakes and their reasons. Our evaluation demonstrated that GPT-4 with the ReAct prompting technique can achieve an F1 score of up to 0.65 when identifying reasons for LLM's mistakes, such as misleading function signatures. We believe that these findings offer valuable insights into enhancing the quality of LLM-generated code.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、自動コード生成に広く応用されている。 しかし、これらのモデルは仕様から逸脱する欠陥コードを生成することができる。 これまでの研究は、LLMが生成するスタンドアロン関数の誤りに主に焦点を合わせてきた。これは、コードの生成が成功した場合、外部依存関係のようなソフトウェアコンテキストを必要とする現実的なソフトウェア開発状況を見落としている。 本稿では,これら2つのコード生成状況について考察し,LLMのコーディング問題仕様の誤解から生じる「textit{non-syntactic mistake}」の範囲を特定した。 7つの非症状的誤りのカテゴリーが、広範囲な手作業による分析によって特定され、そのうち4つは以前の研究で見逃された。 これらの誤りをよりよく理解するために、さまざまな観点から、これらの誤りの背後にある6つの理由を提案しました。 さらに, 誤り検出におけるLLMの有効性とその原因について検討した。 評価の結果,関数シグネチャを誤解させるなどLCMの誤りの原因を特定すると,ReActプロンプトを用いたGPT-4が最大0.65のF1スコアを達成できることがわかった。 これらの発見は、LLM生成コードの品質向上に有用な洞察をもたらすと信じている。

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