論文の概要: LLM Benchmarking with LLaMA2: Evaluating Code Development Performance Across Multiple Programming Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19217v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 23:46:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 19:42:58.634283
• Title: LLM Benchmarking with LLaMA2: Evaluating Code Development Performance Across Multiple Programming Languages
• Title（参考訳）: LLM Benchmarking with LLaMA2: 複数のプログラミング言語間でのコード開発性能の評価
• Authors: Patrick Diehl, Nojoud Nader, Maxim Moraru, Steven R. Brandt,
• Abstract要約: 本稿では,Llama 2-70Bモデルがプログラミング言語で書かれた科学アプリケーションを自動化する能力について述べる。 コード、ドキュメンテーション、ユニットテストを生成するためのモデルの能力と、既存のコードをプログラミング言語間で翻訳する能力を評価します。 以上の結果から,Llama 2-70Bは,より単純な数値処理のために,構文的に正しい関数コードを生成することが多いが,より複雑で並列化された,あるいは分散計算ではかなりの困難に直面することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1906498126334485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of large language models (LLMs) has opened new possibilities for automating various tasks in software development. This paper evaluates the capabilities of the Llama 2-70B model in automating these tasks for scientific applications written in commonly used programming languages. Using representative test problems, we assess the model's capacity to generate code, documentation, and unit tests, as well as its ability to translate existing code between commonly used programming languages. Our comprehensive analysis evaluates the compilation, runtime behavior, and correctness of the generated and translated code. Additionally, we assess the quality of automatically generated code, documentation and unit tests. Our results indicate that while Llama 2-70B frequently generates syntactically correct and functional code for simpler numerical tasks, it encounters substantial difficulties with more complex, parallelized, or distributed computations, requiring considerable manual corrections. We identify key limitations and suggest areas for future improvements to better leverage AI-driven automation in scientific computing workflows.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進化は、ソフトウェア開発における様々なタスクを自動化する新しい可能性を開いた。 本稿では,Llama 2-70Bモデルを用いて,これらのタスクをプログラム言語で記述した科学応用のために自動化する能力について検討する。 代表的なテスト問題を用いて、コード、ドキュメンテーション、ユニットテストを生成するためのモデルの能力と、一般的に使われているプログラミング言語間で既存のコードを翻訳する能力を評価します。 我々の包括的な分析は、生成されたコードと翻訳されたコードのコンパイル、実行動作、正確性を評価する。 さらに、自動生成されたコード、ドキュメンテーション、ユニットテストの品質を評価します。 以上の結果から,Llama 2-70Bはより単純な数値処理のために構文的に正しい関数コードを生成することが多いが,より複雑で並列化された,あるいは分散的な計算が困難であり,かなりの手作業による修正が必要であることが示唆された。 我々は、重要な制限を特定し、科学計算のワークフローにおいてAI駆動の自動化をより活用するための将来の改善の領域を提案する。

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