Prompting Large Language Models to Tackle the Full Software Development Lifecycle: A Case Study

📄 arXiv: 2403.08604v3 📥 PDF

作者: Bowen Li, Wenhan Wu, Ziwei Tang, Lin Shi, John Yang, Jinyang Li, Shunyu Yao, Chen Qian, Binyuan Hui, Qicheng Zhang, Zhiyin Yu, He Du, Ping Yang, Dahua Lin, Chao Peng, Kai Chen

分类: cs.CL, cs.SE

发布日期: 2024-03-13 (更新: 2024-12-14)

备注: Our data and code are available at https://github.com/open-compass/DevEval

💡 一句话要点

提出DevEval以评估大型语言模型在软件开发全生命周期中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 软件开发 DevEval 编程能力 实证研究 评估框架 编程语言 测试与验证

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于简化的编码任务，无法全面评估真实世界编程中的复杂挑战。
  2. 论文提出DevEval框架，涵盖软件开发生命周期的各个阶段，提供多语言和多领域的评估。
  3. 实证研究表明，当前LLMs在DevEval中的表现不佳，未能有效解决实际编程问题。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的编码能力显著提升。然而，现有基准测试主要集中在简化或孤立的编码方面，如单文件代码生成或仓库问题调试，未能全面衡量现实编程活动中的挑战。本研究通过DevEval探讨LLMs在软件开发全生命周期中的表现，涵盖软件设计、环境设置、实现、验收测试和单元测试等阶段。DevEval支持四种编程语言，涉及多个领域，采用高质量数据收集，并为每个任务设计和验证了精确的评估指标。实证研究表明，当前的LLMs，包括GPT-4，未能解决DevEval中提出的挑战。我们的发现为未来LLMs在现实编程应用中的发展提供了可行的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有大型语言模型在软件开发全生命周期中表现不足的问题。现有方法往往只关注单一的编码任务，无法反映真实编程活动的复杂性和多样性。

核心思路：论文提出DevEval框架，旨在全面评估LLMs在软件开发各个阶段的能力，包括设计、实现和测试等。通过多样化的任务设置，能够更真实地模拟实际开发环境。

技术框架：DevEval框架包括多个模块，分别对应软件开发的不同阶段。每个阶段都有特定的任务和评估指标，确保全面覆盖软件开发生命周期的各个方面。

关键创新：DevEval的最大创新在于其全面性和多样性，能够同时评估多个编程语言和领域的能力。这与现有方法的单一性形成鲜明对比。

关键设计：在DevEval中，采用了高质量的数据集，并为每个任务设计了精确的评估指标。此外，框架支持多种编程语言，确保评估的广泛适用性。具体的参数设置和损失函数设计也经过精心考虑，以提高评估的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前的LLMs，包括最新的GPT-4，在DevEval框架下的表现未能达到预期，尤其在复杂的编程任务中，成功率显著低于基线水平。这一发现强调了现有模型在真实世界编程应用中的局限性，为未来的研究指明了方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发工具、教育培训以及自动化编程助手等。通过提升大型语言模型在真实编程任务中的表现，能够为开发者提供更有效的支持，降低开发成本，提高开发效率。未来，DevEval框架有望推动LLMs在实际编程应用中的广泛应用，促进软件开发领域的创新与发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly enhanced their coding capabilities. However, existing benchmarks predominantly focused on simplified or isolated aspects of coding, such as single-file code generation or repository issue debugging, falling short of measuring the full spectrum of challenges raised by real-world programming activities. In this case study, we explore the performance of LLMs across the entire software development lifecycle with DevEval, encompassing stages including software design, environment setup, implementation, acceptance testing, and unit testing. DevEval features four programming languages, multiple domains, high-quality data collection, and carefully designed and verified metrics for each task. Empirical studies show that current LLMs, including GPT-4, fail to solve the challenges presented within DevEval. Our findings offer actionable insights for the future development of LLMs toward real-world programming applications.