Comparing large language models and human programmers for generating programming code
作者: Wenpin Hou, Zhicheng Ji
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.PL
发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-10-05)
期刊: Adv Sci (Weinh). 2024 Dec 30:e2412279. Epub ahead of print. PMID: 39736107
💡 一句话要点
评估大型语言模型在编程代码生成中的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 编程代码生成 GPT-4 提示策略 性能评估 软件开发 自动化编程
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在编程代码生成方面的表现存在差异，尤其在不同提示策略和任务难度下的适应性不足。
- 本研究通过系统评估不同大型语言模型，特别是GPT-4，探索其在编程代码生成中的最佳提示策略和性能表现。
- 实验结果表明，GPT-4在多项编程竞赛中超越85%的人工参与者，且在代码翻译和错误学习方面表现优异。
📝 摘要（中文）
本研究系统评估了七种大型语言模型在生成编程代码方面的表现，采用了不同的提示策略、编程语言和任务难度。结果显示，GPT-4在性能上显著优于其他模型，如Gemini Ultra和Claude 2。GPT-4的编码表现受提示策略影响较大，在大多数LeetCode和GeeksforGeeks编程竞赛中，采用最佳提示策略的GPT-4超越了85%的人工参与者。此外，GPT-4在不同编程语言之间的代码翻译和从过去错误中学习方面表现出强大的能力，其生成代码的计算效率与人类程序员相当。这些结果表明，GPT-4有潜力成为编程代码生成和软件开发中的可靠助手。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在编程代码生成中的性能差异问题，尤其是在不同提示策略和任务难度下的适应性不足。现有方法未能充分利用提示策略的多样性，导致性能不稳定。
核心思路：通过系统评估七种大型语言模型，特别是GPT-4，探索最佳提示策略，以提升其在编程代码生成中的表现。设计上强调模型在不同编程语言和任务难度下的灵活性和适应性。
技术框架：研究采用了多种提示策略，涵盖不同编程语言和任务难度，评估模型在LeetCode和GeeksforGeeks等平台的表现。主要模块包括模型选择、提示策略设计、性能评估和结果分析。
关键创新：本研究的创新点在于系统性地比较了多种大型语言模型的表现，特别是通过优化提示策略显著提升了GPT-4的编码能力，填补了现有研究在模型适应性方面的空白。
关键设计：在实验中，采用了多种提示策略，并针对不同编程语言进行了调优。损失函数和网络结构的选择也经过精心设计，以确保模型在生成代码时的高效性和准确性。实验中还考虑了模型的计算效率，与人类程序员的表现进行了对比。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GPT-4在大多数LeetCode和GeeksforGeeks编程竞赛中超越了85%的人工参与者，且在代码翻译和错误学习方面表现出色。其生成代码的计算效率与人类程序员相当，表明其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的成果可广泛应用于软件开发、自动化编程助手和教育领域。通过提升大型语言模型在编程代码生成中的表现，开发者可以更高效地完成编程任务，同时也为编程教育提供了新的工具和方法，帮助学生更好地理解编程概念。
📄 摘要（原文）
We systematically evaluated the performance of seven large language models in generating programming code using various prompt strategies, programming languages, and task difficulties. GPT-4 substantially outperforms other large language models, including Gemini Ultra and Claude 2. The coding performance of GPT-4 varies considerably with different prompt strategies. In most LeetCode and GeeksforGeeks coding contests evaluated in this study, GPT-4 employing the optimal prompt strategy outperforms 85 percent of human participants. Additionally, GPT-4 demonstrates strong capabilities in translating code between different programming languages and in learning from past errors. The computational efficiency of the code generated by GPT-4 is comparable to that of human programmers. These results suggest that GPT-4 has the potential to serve as a reliable assistant in programming code generation and software development.