웹 앱 코드 생성에 대한 프론티어 언어 모델의 벤치마킹으로부터의 통찰력

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

저자: Yi Cui

cs.AI

초록

본 논문은 웹 응용프로그램 코드 생성 능력을 평가하기 위해 설계된 WebApp1K 벤치마크에서 16개의 최첨단 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 평가한 결과를 제시합니다. 결과는 모든 모델이 유사한 기본 지식을 갖고 있지만, 그들의 성능은 실수 빈도에 따라 차이가 있다는 것을 보여줍니다. 코드 라인(LOC) 및 실패 분포를 분석함으로써, 올바른 코드를 작성하는 것이 잘못된 코드를 생성하는 것보다 더 복잡함을 발견했습니다. 더불어, 프롬프트 엔지니어링은 특정 경우를 제외하고는 오류를 줄이는 데 제한된 효과를 보입니다. 이러한 결과는 코딩 LLM의 더 나은 발전은 모델 신뢰성과 실수 최소화에 중점을 두어야 함을 시사합니다.

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.