Ideias da Avaliação Comparativa de Modelos de Linguagem de Ponta na Geração de Código de Aplicativos Web

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Autores: Yi Cui

cs.AI

Resumo

Este artigo apresenta insights da avaliação de 16 modelos de linguagem grandes (LLMs) de ponta no benchmark WebApp1K, uma suíte de testes projetada para avaliar a capacidade dos LLMs de gerar código de aplicativos web. Os resultados revelam que, embora todos os modelos possuam conhecimento subjacente semelhante, seu desempenho é diferenciado pela frequência de erros que cometem. Ao analisar linhas de código (LOC) e distribuições de falhas, descobrimos que escrever código correto é mais complexo do que gerar código incorreto. Além disso, a engenharia de prompts mostra eficácia limitada na redução de erros além de casos específicos. Essas descobertas sugerem que avanços adicionais no desenvolvimento de LLMs para codificação devem enfatizar a confiabilidade do modelo e a minimização de erros.

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.