論文の概要: The First Prompt Counts the Most! An Evaluation of Large Language Models on Iterative Example-based Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06774v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 08:05:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:25.947089
• Title: The First Prompt Counts the Most! An Evaluation of Large Language Models on Iterative Example-based Code Generation
• Title（参考訳）: 第一のプロンプトが最多! 反復的なサンプルベースコード生成に基づく大規模言語モデルの評価
• Authors: Yingjie Fu, Bozhou Li, Linyi Li, Wentao Zhang, Tao Xie,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたサンプルベースコード生成の総合的研究について述べる。 I/O例の不完全性に起因する誤りに対処するために,反復的評価フレームワークを採用する。 我々は168の多様な目標関数のベンチマークを用いて6つの最先端LCMを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.77058239791512
• License:
• Abstract: The capabilities of Large Language Models (LLMs) in code generation, particularly for implementing target functionalities from natural language descriptions, have been extensively studied. As an alternative form of natural language, input-output examples (I/O examples) provide an accessible, unambiguous, and flexible way to describe functionalities, but the diversity, sparseness, and incompleteness of I/O examples also place challenges on understanding and implementing requirements. Therefore, generating code from input-output examples (i.e., example-based code generation) provides a new perspective, allowing us to evaluate LLMs' capability to infer target functionalities from limited information and to process new-form requirements. However, related research about LLMs in example-based code generation remains largely unexplored. To fill this gap, this paper presents the first comprehensive study on example-based code generation using LLMs. To address the incorrectness caused by the incompleteness of I/O examples, we adopt an iterative evaluation framework and formalize the objective of example-based code generation as two sequential sub-objectives: generating code conforming to given examples and generating code that successfully implements the target functionalities from (iteratively) given examples. We assess six state-of-the-art LLMs using a new benchmark of 168 diverse target functionalities. The results demonstrate that when requirements were described using iterative I/O examples rather than natural language, the LLMs' score decreased by over 60%, indicating that example-based code generation remains challenging for the evaluated LLMs. More interestingly, the vast majority (even over 95%) of successfully implemented functionalities are achieved in the first round of iterations, suggesting that the LLMs struggle to effectively utilize the iteratively supplemented requirements.
• Abstract（参考訳）: コード生成におけるLLM(Large Language Models)の機能、特に自然言語記述からターゲット機能を実装する能力は、広く研究されている。 自然言語の代替形態として、入出力例(I/O例)は、機能を記述するためのアクセシブルで曖昧で柔軟な方法を提供するが、I/O例の多様性、スパース性、不完全性もまた、要件の理解と実装に挑戦する。 したがって、入力出力例(例ベースのコード生成)からコードを生成することで、LLMの機能を限られた情報から推測し、新しい形式の要求を処理する能力を評価することができる。 しかし、例ベースのコード生成におけるLLMに関する関連する研究はほとんど未調査である。 このギャップを埋めるために,LLMを用いたサンプルベースコード生成の総合的研究を行った。 I/Oの例の不完全性に起因する誤りに対処するため、反復的な評価フレームワークを採用し、サンプルベースのコード生成の目的を2つのシーケンシャルなサブオブジェクトとして定式化する。 我々は168の多様な目標関数のベンチマークを用いて6つの最先端LCMを評価した。 その結果、自然言語ではなく反復I/O例を用いて要求が記述された場合、LLMのスコアは60%以上低下し、LLMの評価にはサンプルベースのコード生成が依然として困難であることが示唆された。 さらに興味深いことに、成功した機能の大部分(95%以上)は、最初のイテレーションで達成され、LCMは反復的に補足された要求を効果的に活用するのに苦労している。

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