Инсайты из оценки передовых языковых моделей на генерации кода веб-приложений

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

September 8, 2024

Авторы: Yi Cui

cs.AI

Аннотация

Эта статья представляет собой результаты оценки 16 передовых больших моделей языка (LLM) на тестовом наборе данных WebApp1K, разработанном для оценки способности LLM генерировать код веб-приложений. Результаты показывают, что хотя все модели обладают схожим базовым знанием, их производительность различается в зависимости от частоты допущенных ошибок. Анализируя строки кода (LOC) и распределение ошибок, мы приходим к выводу, что написание правильного кода является более сложной задачей, чем генерация неправильного кода. Более того, инженерия подсказок ограниченно эффективна в снижении ошибок за пределами конкретных случаев. Эти результаты указывают на то, что дальнейшее развитие LLM для написания кода должно уделять внимание надежности модели и минимизации ошибок.

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.