Ideas a partir de la Evaluación Comparativa de Modelos de Lenguaje de Vanguardia en la Generación de Código de Aplicaciones Web

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Autores: Yi Cui

cs.AI

Resumen

Este documento presenta ideas obtenidas al evaluar 16 modelos de lenguaje grande (LLMs) de vanguardia en el benchmark WebApp1K, una suite de pruebas diseñada para evaluar la capacidad de los LLMs para generar código de aplicaciones web. Los resultados revelan que si bien todos los modelos poseen conocimientos subyacentes similares, su rendimiento se diferencia por la frecuencia de errores que cometen. Al analizar líneas de código (LOC) y distribuciones de fallos, descubrimos que escribir código correcto es más complejo que generar código incorrecto. Además, la ingeniería de indicaciones muestra una eficacia limitada en la reducción de errores más allá de casos específicos. Estos hallazgos sugieren que los avances adicionales en los LLMs de codificación deberían enfocarse en la fiabilidad del modelo y la minimización de errores.

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.