[論文レビュー] Programming with AI: Evaluating ChatGPT, Gemini, AlphaCode, and GitHub Copilot for Programmers

Md Kamrul Siam, Huanying Gu+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 14, 2024

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、HumanEval や Natural2Code などのベンチマークを用いて、Python、Java、C++ における ChatGPT、Gemini、GitHub Copilot、AlphaCode のコード生成精度を評価する。Gemini 1.5 Pro と GPT-4-Turbo が最高の pass@100 率を達成した一方、GitHub Copilot や AlphaCode は優れたが一貫性に欠けるパフォーマンスを示し、AI補助開発における信頼性の向上と倫理的配備の必要性が浮き彫りになった。

ABSTRACT

Our everyday lives now heavily rely on artificial intelligence (AI) powered large language models (LLMs). Like regular users, programmers are also benefiting from the newest large language models. In response to the critical role that AI models play in modern software development, this study presents a thorough evaluation of leading programming assistants, including ChatGPT, Gemini(Bard AI), AlphaCode, and GitHub Copilot. The evaluation is based on tasks like natural language processing and code generation accuracy in different programming languages like Java, Python and C++. Based on the results, it has emphasized their strengths and weaknesses and the importance of further modifications to increase the reliability and accuracy of the latest popular models. Although these AI assistants illustrate a high level of progress in language understanding and code generation, along with ethical considerations and responsible usage, they provoke a necessity for discussion. With time, developing more refined AI technology is essential for achieving advanced solutions in various fields, especially with the knowledge of the feature intricacies of these models and their implications. This study offers a comparison of different LLMs and provides essential feedback on the rapidly changing area of AI models. It also emphasizes the need for ethical developmental practices to actualize AI models' full potential.

研究の動機と目的

• 複数のプログラミング言語における最先端のAIモデル—ChatGPT、Gemini、GitHub Copilot、AlphaCode のコード生成正確性を評価すること。
• 実世界の開発シナリオにおけるLLM生成コードの評価に適した主要なメトリクスとベンチマークを特定すること。
• AIモデルをソフトウェア工学ワークフローに導入する際の強み・弱みおよび倫理的含意を分析すること。
• モデルの信頼性を向上させ、プログラミング文脈における責任ある使用を促進するための実行可能なフィードバックを提供すること。

提案手法

• Python、Java、C++ における標準化されたベンチマーク（例：HumanEval や Natural2Code）を用いて、コード生成の実証的評価を実施した。
• 正しさと信頼性を評価するため、pass@k やテストケース成功確率などのメトリクスを測定した。
• 自然言語からコードへの翻訳やアルゴリズム的問題解決など、多様なプログラミングタスクを対象にモデルを評価した。
• 構文的正しさ、機能的正しさ、意味的正確性を評価するために、モデル出力と人間が書いたコードを比較した。
• 性能差を説明するため、モデル間のアーキテクチャ的およびトレーニング差異を分析した。
• 観察されたモデルの行動と制限をもとに、倫理的配備と責任ある導入の実践をレビューした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 複数のプログラミング言語において、開発者にとって最も正確なコードを提供するのはどのモデルか？
• RQ2 RQ2: LLM生成コードの品質と正確性を評価するために用いられる主要なメトリクスは何か？
• RQ3 RQ3: AIコーディングアシスタントの実世界パフォーマンスを測るのに最も効果的なベンチマークは何か？

主な発見

• Gemini 1.5 Pro と Gemini-Ultra は、HumanEval および Natural2Code で高い pass@100 率を達成し、コード生成正確性において優れたパフォーマンスを示した。
• OpenAI の GPT-4-Turbo モデルは、一貫した高いテストケース成功確率を示し、機能的なコード生成における信頼性の高さを裏付けた。
• GitHub Copilot は、リアルタイムでのコード補完およびフィードバック機能に優れていたが、複雑なタスクでは正しさにばらつきが見られた。
• AlphaCode、特に AlphaCode 2 は、コンペティティブプログラミング分野で競争的な結果を達成し、一部のベンチマークでは平均して85％の参加者を上回った。
• ChatGPT は、自然言語理解とコード生成の両方で優れた能力を示し、特に自然言語記述を実行可能なコードに変換する場面で顕著だった。
• すべてのモデルが正確性と信頼性において顕著な制限を示しており、本番環境での使用にあたっては人間によるレビューと検証が必要である。