論文の概要: Evaluating ChatGPT-3.5 Efficiency in Solving Coding Problems of Different Complexity Levels: An Empirical Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07529v1
- Date: Tue, 12 Nov 2024 04:01:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:19:17.052295
- Title: Evaluating ChatGPT-3.5 Efficiency in Solving Coding Problems of Different Complexity Levels: An Empirical Analysis
- Title（参考訳）: 複雑度の異なる符号化問題の解法におけるChatGPT-3.5効率の評価:実証分析
- Authors: Minda Li, Bhaskar Krishnamachari,
- Abstract要約: 我々はLeetCode上でChatGPTのGPT-3.5-turboモデルの性能を評価する。
ChatGPTは困難が増すにつれて少ない問題を解く。
次に、プロンプトエンジニアリングによりChatGPTの性能が向上する。
第3に、Python、Java、C++といった一般的な言語では、Elixir、Erlang、Racketといったあまり一般的でない言語よりも、ChatGPTの方がパフォーマンスがよい。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.123324869194196
- License:
- Abstract: ChatGPT and other large language models (LLMs) promise to revolutionize software development by automatically generating code from program specifications. We assess the performance of ChatGPT's GPT-3.5-turbo model on LeetCode, a popular platform with algorithmic coding challenges for technical interview practice, across three difficulty levels: easy, medium, and hard. We test three main hypotheses. First, ChatGPT solves fewer problems as difficulty rises (Hypothesis 1). Second, prompt engineering improves ChatGPT's performance, with greater gains on easier problems and diminishing returns on harder ones (Hypothesis 2). Third, ChatGPT performs better in popular languages like Python, Java, and C++ than in less common ones like Elixir, Erlang, and Racket (Hypothesis 3). To investigate these hypotheses, we conduct automated experiments using Python scripts to generate prompts that instruct ChatGPT to create Python solutions. These solutions are stored and manually submitted on LeetCode to check their correctness. For Hypothesis 1, results show the GPT-3.5-turbo model successfully solves 92% of easy, 79% of medium, and 51% of hard problems. For Hypothesis 2, prompt engineering yields improvements: 14-29% for Chain of Thought Prompting, 38-60% by providing failed test cases in a second feedback prompt, and 33-58% by switching to GPT-4. From a random subset of problems ChatGPT solved in Python, it also solved 78% in Java, 50% in C++, and none in Elixir, Erlang, or Racket. These findings generally validate all three hypotheses.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTや他の大規模言語モデル(LLM)は、プログラム仕様からコードを自動的に生成することで、ソフトウェア開発に革命をもたらすことを約束している。
我々は,ChatGPTのGPT-3.5-turboモデルであるLeetCodeの性能評価を行った。
私たちは3つの主要な仮説を試す。
まず、ChatGPTは困難が増加するにつれて少ない問題を解く(Hypothesis 1)。
第二に、迅速なエンジニアリングによりChatGPTのパフォーマンスが向上し、より簡単な問題とより難しい問題に対するリターンが減少する(Hypothesis 2)。
第三に、ChatGPTは、Elixir、Erlang、Racket(Hypothesis 3)のようなあまり一般的でない言語よりも、Python、Java、C++のような人気のある言語でパフォーマンスがよい。
これらの仮説を調べるため、我々はPythonスクリプトを使用して自動実験を行い、ChatGPTにPythonソリューションを作成するよう指示するプロンプトを生成する。
これらのソリューションはLeetCodeに保存され、手動で提出され、正確性をチェックする。
仮説1では, GPT-3.5-turboモデルでは92%の解法, 79%の解法, 51%の解法が得られた。
仮説2では、プロンプトエンジニアリングは14～29%、テストケースを第2のフィードバックプロンプトで提供することで38～60%、GPT-4に切り替えることで33～58%の改善をもたらす。
PythonでChatGPTが解決した問題のランダムなサブセットから、Javaで78%、C++で50%、Elixir、Erlang、Racketでは何も解決しなかった。
これらの結果は一般的に3つの仮説の全てを検証している。
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