Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation
作者: Kailun Jin, Chung-Yu Wang, Hung Viet Pham, Hadi Hemmati
分类: cs.SE, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-03-16)
备注: 4 pages, 3 figures, 21st International Conference on Mining Software Repositories (MSR '24), April 15-16, 2024, Lisbon, Portugal
💡 一句话要点
通过实证分析评估大型语言模型在代码生成中的支持能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 代码生成 实证分析 开发者支持 软件开发
📋 核心要点
- 现有研究主要在实验环境中评估LLMs，缺乏对其在真实开发场景中有效性的理解。
- 本文通过分析开发者与ChatGPT的对话，探讨LLMs在代码生成中的实际应用和局限性。
- 研究发现，LLM生成的代码多用于展示概念或文档示例，尚未达到生产级别的应用标准。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在代码生成方面表现出显著的能力，许多先前的研究展示了它们在各种开发场景中的潜力。然而，这些研究主要集中在研究环境中，缺乏对LLMs在实际开发中支持开发者有效性的理解。为此，我们对DevGPT数据集进行了实证分析，该数据集来源于开发者与ChatGPT的对话。我们的实证结果表明，当前使用LLM生成的代码通常仅限于展示高层概念或提供文档示例，而不是作为生产就绪的代码。这些发现表明，在LLMs能够成为现代软件开发的核心部分之前，仍需进行大量的改进工作。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在实际开发中支持开发者的有效性问题。现有方法主要集中在理论评估，缺乏对实际应用场景的深入分析。
核心思路：通过实证分析开发者与ChatGPT的对话，评估LLMs生成代码的实际应用效果，揭示其局限性和改进方向。
技术框架：研究采用DevGPT数据集，分析开发者与ChatGPT的交互，主要模块包括数据收集、对话分析和结果评估。
关键创新：本研究的创新在于通过实证数据揭示LLMs在代码生成中的实际应用情况，填补了理论与实践之间的空白。
关键设计：在数据收集过程中，使用GitHub等平台的Share Link功能，确保对话数据的真实性和代表性，分析时关注代码生成的上下文和使用场景。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLM生成的代码主要用于高层概念展示和文档示例，缺乏生产就绪的能力。这一发现强调了当前LLMs在实际开发中的局限性，并指出了未来改进的方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发工具的改进、开发者教育和培训、以及代码生成技术的优化。通过深入理解LLMs的实际应用效果，可以为未来的开发工具设计提供重要的参考依据，提升开发效率和代码质量。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have demonstrated notable proficiency in code generation, with numerous prior studies showing their promising capabilities in various development scenarios. However, these studies mainly provide evaluations in research settings, which leaves a significant gap in understanding how effectively LLMs can support developers in real-world. To address this, we conducted an empirical analysis of conversations in DevGPT, a dataset collected from developers' conversations with ChatGPT (captured with the Share Link feature on platforms such as GitHub). Our empirical findings indicate that the current practice of using LLM-generated code is typically limited to either demonstrating high-level concepts or providing examples in documentation, rather than to be used as production-ready code. These findings indicate that there is much future work needed to improve LLMs in code generation before they can be integral parts of modern software development.