Erkenntnisse aus dem Benchmarking von Spitzen-Sprachmodellen zur Generierung von Webanwendungscode

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Autoren: Yi Cui

cs.AI

Zusammenfassung

Dieses Paper präsentiert Erkenntnisse aus der Evaluierung von 16 fortschrittlichen großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) am WebApp1K Benchmark, einem Testset, das entworfen wurde, um die Fähigkeit von LLMs zur Generierung von Webanwendungscode zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass, obwohl alle Modelle über ähnliches zugrunde liegendes Wissen verfügen, ihre Leistung sich durch die Häufigkeit von Fehlern unterscheidet. Durch die Analyse von Codezeilen (LOC) und Fehlerverteilungen stellen wir fest, dass das Schreiben von korrektem Code komplexer ist als das Generieren von fehlerhaftem Code. Darüber hinaus zeigt die Prompt-Entwicklung nur begrenzte Wirksamkeit bei der Reduzierung von Fehlern über spezifische Fälle hinaus. Diese Erkenntnisse legen nahe, dass weitere Fortschritte bei der Kodierung von LLMs den Schwerpunkt auf Modellzuverlässigkeit und Fehlerminimierung legen sollten.

English

This paper presents insights from evaluating 16 frontier large language models (LLMs) on the WebApp1K benchmark, a test suite designed to assess the ability of LLMs to generate web application code. The results reveal that while all models possess similar underlying knowledge, their performance is differentiated by the frequency of mistakes they make. By analyzing lines of code (LOC) and failure distributions, we find that writing correct code is more complex than generating incorrect code. Furthermore, prompt engineering shows limited efficacy in reducing errors beyond specific cases. These findings suggest that further advancements in coding LLM should emphasize on model reliability and mistake minimization.