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ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

导读:用 ChatGPT 写代码,已经是不少程序员的常规操作了。  △" 至少提速 3~5 倍 "  但你有没有想过,ChatGPT 生成的代码,有不少只是 " 看起来准确 "

  用 ChatGPT 写代码,已经是不少程序员的常规操作了。

ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

  " 至少提速 3~5 倍 "

  但你有没有想过,ChatGPT 生成的代码,有不少只是 " 看起来准确 " 而已?

  来自伊利诺伊大学香槟分校和南京大学的一项最新研究表明:

  ChatGPT 和 GPT-4 生成代码的准确率,比之前评估的至少要降低 13%

ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

  有网友感叹,太多 ML 论文都在用一些有问题或有局限性的基准来评估模型,来短暂地达到 "SOTA",结果换个测评方法就现出原形了。

ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

  还有网友表示,这也说明大模型生成的代码仍然需要人工监督,"AI 写代码的黄金时间还没到呢 "。

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  所以,论文提出了一种怎样的新测评方法?

  给 AI 代码考题加大难度

  这个新方法名叫EvalPlus,是一个自动化代码评估框架。

  具体来说,它会通过改进现有评估数据集的输入多样性问题描述准确性,来将这些评估基准变得更严格

  一方面是输入多样性。EvalPlus 会先根据标准答案,用 ChatGPT 生成一些种子输入样例(虽然要测 ChatGPT 的编程能力,但用它生成种子输入似乎也不矛盾 doge)

  随后,用 EvalPlus 改进这些种子输入,将它们改得更难、更复杂、更刁钻。

  另一方面是问题描述准确性。EvalPlus 会将代码需求描述改得更精确,在约束输入条件的同时,补充自然语言问题描述,以提高对模型输出的精确度要求。

ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

  这里,论文选择了 HUMANEVAL 数据集作为示范。

  HUMANEVAL 是 OpenAI 和 Anthropic AI 一起制作的代码数据集,包含 164 个原创编程题,涉及语言理解、算法、数学和软件面试几种类型的题目。

  EvalPlus 会通过改进这类数据集的输入类型和功能描述,让编程问题看起来更清晰,同时用于测试的输入更 " 刁钻 " 或是更困难。

  以其中的一道求并集编程题为例,要求 AI 写一段代码,找出两个数据列表中的共同元素,并给这些元素排序。

  EvalPlus 用它来测测 ChatGPT 写的代码准确度。

  首先用几个简单输入进行测试,发现 ChatGPT 能输出正确答案。但如果换个输入,就找出了 ChatGPT 版代码的 bug:

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  属实是给 AI 们加大了考题难度。

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  基于这套方法,EvalPlus 还做了一个改进版 HUMANEVAL+ 数据集,增加输入的同时,修正了一些 HUMANEVAL 里面答案就有问题的编程题。

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  那么,在这套 " 新考题 " 下,大语言模型们的准确率实际上要打几折?

  LLM 代码准确率平均降低 15%

  作者们测试了当前比较受欢迎的 10 种代码生成 AI。

  GPT-4、ChatGPT、CODEGEN、VICUNA、SANTACODER、INCODER、GPT-J、GPT-NEO、PolyCoder、StableLM- α。

  从表格中来看,经过严格测试后,这群 AI 的生成准确率都有所下降:

ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

  这里会通过一种名叫 pass@k 的方法评估准确率,其中 k 是允许大模型给问题生成的程序数量,n 是用于测试的输入数量,c 是正确的输入数量:

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  根据新的这套评估标准,大模型们的准确率平均下降了 15%,其中比较广泛研究的 CODEGEN-16B 更是下降了超过 18%

  至于 ChatGPT 和 GPT-4 生成代码的性能,也下降了至少 13%。

  不过,也有网友表示,大模型生成的代码效果没那么好,已经是 " 众所周知的事实 " 了,需要研究的是 " 为什么大模型写的代码不能用 "。

ChatGPT 编程准确率暴降 13%!UIUC& 南大新基准让 AI 代码现原形了

  作者介绍

  共同一作 Jiawei Liu,伊利诺伊大学香槟分校二年级博士生,研究兴趣是编程系统和深度学习。

  共同一作 Chunqiu Steven Xia,伊利诺伊大学香槟分校二年级博士生,本科毕业于多伦多大学,研究兴趣是机器学习和软件工程的交叉领域。

  王宇峣(Yuyao Wang),南京大学计算机科学大三学生,研究兴趣是计算机系统的准确性、可编程性和性能。

  Lingming Zhang,伊利诺伊大学香槟分校副教授,研究方向是软件工程及其与机器学习、编程语言和形式化方法(Formal Methods)的协同作用。

  论文地址:

  https://arxiv.org/abs/2305.01210

  代码地址:

  https://github.com/evalplus/evalplus

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