Inzichten uit het benchmarken van voorhoede taalmodellen voor het genereren van webapplicatiecode

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Auteurs: Yi Cui

cs.AI

Samenvatting

Deze paper presenteert inzichten uit de evaluatie van 16 voorhoede grote taalmodellen (LLM's) op de WebApp1K benchmark, een test suite ontworpen om de capaciteit van LLM's om webapplicatiecode te genereren te beoordelen. De resultaten tonen aan dat hoewel alle modellen vergelijkbare onderliggende kennis hebben, hun prestaties verschillen op basis van de frequentie van fouten die ze maken. Door het analyseren van regels code (LOC) en foutendistributies, ontdekken we dat het schrijven van correcte code complexer is dan het genereren van incorrecte code. Bovendien toont prompt engineering beperkte effectiviteit in het verminderen van fouten buiten specifieke gevallen. Deze bevindingen suggereren dat verdere vooruitgang in het coderen met LLM's de nadruk moet leggen op modelbetrouwbaarheid en foutminimalisatie.

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.