Approfondimenti dal Benchmarking dei Modelli Linguistici di Frontiera sulla Generazione di Codice per App Web

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Autori: Yi Cui

cs.AI

Abstract

Questo articolo presenta approfondimenti derivanti dall'valutazione di 16 modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) all'avanguardia sul benchmark WebApp1K, un insieme di test progettato per valutare la capacità dei LLM di generare codice per applicazioni web. I risultati rivelano che, sebbene tutti i modelli possiedano conoscenze sottostanti simili, le loro prestazioni sono differenziate dalla frequenza degli errori che commettono. Analizzando le linee di codice (LOC) e le distribuzioni degli errori, scopriamo che scrivere codice corretto è più complesso che generare codice errato. Inoltre, l'ingegneria della prompt mostra un'efficacia limitata nel ridurre gli errori al di là di casi specifici. Queste scoperte suggeriscono che ulteriori progressi nello sviluppo di LLM per la codifica dovrebbero mettere l'accento sulla affidabilità del modello e sulla minimizzazione degli errori.

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.