Webアプリコード生成におけるフロンティア言語モデルのベンチマーキングからの洞察

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

著者: Yi Cui

cs.AI

要旨

この論文では、16の最先端大規模言語モデル（LLM）をWebApp1Kベンチマークで評価した結果についての洞察を示す。このベンチマークは、LLMがWebアプリケーションコードを生成する能力を評価するために設計されたテストスイートである。結果から、すべてのモデルが類似した基礎知識を持っている一方、彼らのパフォーマンスは彼らが犯すミスの頻度によって異なることが明らかになった。コード行数（LOC）とエラー分布を分析することで、正しいコードを書くことは誤ったコードを生成するよりも複雑であることがわかった。さらに、プロンプトエンジニアリングは特定のケースを超えてエラーを減らす効果が限定されていることが示された。これらの知見から、コーディングLLMのさらなる進展は、モデルの信頼性とミスの最小化に重点を置くべきであることが示唆されている。

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.