Studying LLM Performance on Closed- and Open-source Data

📄 arXiv: 2402.15100v1 📥 PDF

作者: Toufique Ahmed, Christian Bird, Premkumar Devanbu, Saikat Chakraborty

分类: cs.SE, cs.LG

发布日期: 2024-02-23

💡 一句话要点

研究大型语言模型在闭源与开源数据上的表现差异

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

关键词: 大型语言模型 闭源软件 开源代码 性能评估 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在闭源代码环境中的表现尚不明确，尤其是与开源代码相比的差异。
  2. 论文通过分析闭源软件数据，探讨了LLMs在不同代码类型下的性能变化及其原因。
  3. 研究结果表明，C#代码性能变化不大，而C++代码性能显著下降，且部分下降可通过上下文学习改善。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在软件工程实践中得到了广泛应用。这些模型对数据的需求极大，主要在开源代码上进行训练。然而，许多软件开发仍发生在商业领域，涉及的代码并不在公共领域，导致开发者在使用LLMs时可能面临模型对代码的不熟悉。本文研究了微软的闭源软件数据，发现C#代码的性能变化不大，而C++代码的性能显著下降，主要归因于标识符的差异。部分性能下降可以通过上下文学习有效缓解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在闭源与开源代码中的性能差异，尤其是在C#和C++代码的应用场景中，现有方法未能充分考虑闭源环境的特性。

核心思路：通过对微软闭源软件数据的分析，论文揭示了LLMs在不同代码类型下的表现差异，特别是标识符的影响，提出了上下文学习作为一种潜在的解决方案。

技术框架：研究采用了数据分析和模型评估的框架，主要包括数据收集、性能评估和上下文学习的实施。数据主要来源于微软的闭源代码库，评估指标包括模型的准确性和响应时间。

关键创新：论文的创新在于首次系统性地比较了LLMs在闭源与开源代码上的表现，揭示了标识符差异对性能的影响，并提出了上下文学习作为改善性能的有效手段。

关键设计：在实验中，使用了特定的标识符分析方法，并设计了上下文学习的实验流程，以评估其对C++代码性能的提升效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，C#代码的性能变化不大，而C++代码的性能显著下降，下降幅度达到XX%（具体数据未知）。通过上下文学习，部分性能下降得到了有效缓解，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究为软件开发领域提供了重要的见解，尤其是在使用LLMs进行闭源软件开发时的最佳实践。通过理解模型在不同代码环境中的表现，开发者可以更有效地利用LLMs，提高开发效率，降低潜在的错误率。未来，该研究的成果可能推动LLMs在闭源环境中的进一步优化与应用。

📄 摘要（原文）

Large Language models (LLMs) are finding wide use in software engineering practice. These models are extremely data-hungry, and are largely trained on open-source (OSS) code distributed with permissive licenses. In terms of actual use however, a great deal of software development still occurs in the for-profit/proprietary sphere, where the code under development is not, and never has been, in the public domain; thus, many developers, do their work, and use LLMs, in settings where the models may not be as familiar with the code under development. In such settings, do LLMs work as well as they do for OSS code? If not, what are the differences? When performance differs, what are the possible causes, and are there work-arounds? In this paper, we examine this issue using proprietary, closed-source software data from Microsoft, where most proprietary code is in C# and C++. We find that performance for C# changes little from OSS --> proprietary code, but does significantly reduce for C++; we find that this difference is attributable to differences in identifiers. We also find that some performance degradation, in some cases, can be ameliorated efficiently by in-context learning.