Perspectives tirées de l'évaluation comparative des modèles de langage de pointe sur la génération de code d'application Web

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Auteurs: Yi Cui

cs.AI

Résumé

Cet article présente les enseignements tirés de l'évaluation de 16 modèles de langage de grande envergure (LLM) de pointe sur le banc d'essai WebApp1K, une suite de tests conçue pour évaluer la capacité des LLM à générer du code d'application web. Les résultats révèlent que bien que tous les modèles possèdent des connaissances sous-jacentes similaires, leur performance est différenciée par la fréquence des erreurs qu'ils commettent. En analysant les lignes de code (LOC) et les distributions d'échecs, nous constatons que l'écriture de code correct est plus complexe que la génération de code incorrect. De plus, l'ingénierie des invitations montre une efficacité limitée dans la réduction des erreurs au-delà de cas spécifiques. Ces résultats suggèrent que les avancées supplémentaires dans les LLM de codage devraient mettre l'accent sur la fiabilité du modèle et la minimisation des erreurs.

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.