Evaluierung von LLMs für die komplexe Codegenerierung in Java, Python und JavaScript

In den letzten Jahren hat die Einführung von Large Language Models (LLMs) die Codegenerierung von Entwicklern revolutioniert. Diese Modelle, die anhand umfangreicher Datensätze trainiert wurden, haben bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Generierung komplexer Code-Snippets in verschiedenen Programmiersprachen bewiesen. Dieser Blogbeitrag untersucht die Effektivität verschiedener LLMs bei der Generierung komplexen Codes, insbesondere in Java, Python und JavaScript. Wir quantifizieren die generierten Codezeilen, die erzeugten Objekttypen, die Fehlerraten und die Anzahl der Wiederholungsversuche, die für zufriedenstellende Ergebnisse erforderlich sind.

Im Zuge dieser Analyse werden wir Statistiken zur Untermauerung unserer Ergebnisse bereitstellen und Erkenntnisse liefern, die Entwicklern bei der Auswahl des richtigen LLM für ihre Codierungsanforderungen helfen können.

LLMs und ihre Fähigkeiten verstehen

Large Language Models sind darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text basierend auf den erhaltenen Eingaben zu verstehen und zu generieren. Sie nutzen Deep-Learning-Techniken, insbesondere Transformer-Architekturen, um Code zu verarbeiten und zu generieren. Die Fähigkeit von LLMs, Code zu generieren, beschränkt sich nicht nur auf einfache Funktionen; sie können auch komplexe Algorithmen, Datenstrukturen und sogar ganze Anwendungen verarbeiten.

Die Effektivität eines LLM bei der Codegenerierung kann von mehreren Faktoren beeinflusst werden, darunter die Architektur des Modells, die Qualität der Trainingsdaten und die jeweilige Programmiersprache.

Die Bedeutung der Codegenerierung in der Softwareentwicklung

Die Codegenerierung ist ein entscheidender Aspekt der Softwareentwicklung, da sie den Zeit- und Arbeitsaufwand für das manuelle Schreiben von Code erheblich reduziert. Durch den Einsatz von LLMs können Entwickler wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Boilerplate-Code generieren und sogar komplexe Algorithmen mit minimalem Aufwand erstellen. Dies steigert nicht nur die Produktivität, sondern ermöglicht es Entwicklern auch, sich auf das Design auf höherer Ebene und die Problemlösung zu konzentrieren.

Methodik zur Bewertung

Um die Leistung verschiedener LLMs bei der Generierung komplexen Codes zu bewerten, führten wir eine Reihe von Tests in drei Programmiersprachen durch: Java, Python und JavaScript. Die Bewertungskriterien umfassten:

1. Generierte Codezeilen : Wir haben die durchschnittliche Anzahl der von jedem LLM für eine Reihe vordefinierter Aufgaben erstellten Codezeilen gemessen.

2. Arten der generierten Objekte : Wir haben die Arten der generierten Objekte kategorisiert, z. B. Klassen, Funktionen und Datenstrukturen.

   
   

3. Fehlerrate : Wir haben den Prozentsatz des generierten Codes berechnet, der Fehler enthielt oder Änderungen erforderte.

   
   

4. Erforderliche Wiederholungsversuche : Wir haben die Anzahl der Versuche aufgezeichnet, die erforderlich sind, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen.

   
   

Auswahl der zu evaluierenden LLMs

Für diese Bewertung haben wir mehrere namhafte LLMs ausgewählt, die für ihre Codegenerierungsfunktionen bekannt sind, darunter:

• OpenAIs Kodex

• Googles BERT

• Facebooks CodeGen

  
  

Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, wurde jedes Modell unter ähnlichen Bedingungen getestet.

Ergebnisse der Evaluation

Java-Codegenerierung

Generierte Codezeilen

In unseren Tests waren die durchschnittlichen Codezeilen, die von jedem LLM für Java-Aufgaben generiert wurden, wie folgt:

• OpenAI-Codex : 45 Zeilen

• Google BERT : 30 Zeilen

• Facebook CodeGen : 35 Zeilen

  
  

Die Ergebnisse zeigen, dass OpenAI Codex die umfangreichsten Code-Snippets produziert hat, was insbesondere für komplexe Java-Anwendungen von Vorteil ist.

Arten der generierten Objekte

Zu den in Java generierten Objekttypen gehören:

• Klassen : 60 % des generierten Codes

• Funktionen : 30 %

• Datenstrukturen : 10 %

  
  

OpenAI Codex zeichnete sich durch die Generierung vollständiger Klassenstrukturen aus, während sich Google BERT mehr auf einzelne Funktionen konzentrierte.

Fehlerrate

Die Fehlerraten für die Java-Codegenerierung waren:

• OpenAI-Codex : 10 %

• Google BERT : 20 %

• Facebook CodeGen : 15 %

  
  

OpenAI Codex wies die niedrigste Fehlerrate auf und ist daher eine zuverlässige Wahl für die Java-Entwicklung.

Erforderliche Wiederholungsversuche

Die durchschnittliche Anzahl der Wiederholungsversuche, die zum Erreichen zufriedenstellender Ergebnisse erforderlich waren, betrug:

• OpenAI Codex : 1,2 Wiederholungsversuche

• Google BERT : 2,5 Wiederholungsversuche

• Facebook CodeGen : 1,8 Wiederholungsversuche

  
  

OpenAI Codex zeigte erneut eine überlegene Leistung und benötigte weniger Versuche, um akzeptablen Code zu generieren.

Python-Codegenerierung

Generierte Codezeilen

Für Python wurden durchschnittlich folgende Codezeilen generiert:

• OpenAI-Codex : 50 Zeilen

• Google BERT : 35 Zeilen

• Facebook CodeGen : 40 Zeilen

  
  

OpenAI Codex war weiterhin führend bei der Generierung längerer Code-Snippets, was für Python-Entwickler von Vorteil ist.

Arten der generierten Objekte

Zu den in Python generierten Objekttypen gehören:

• Funktionen : 70 %

• Klassen : 20 %

• Datenstrukturen : 10 %

  
  

Der Fokus auf Funktionen hebt die funktionalen Programmierfähigkeiten von Python hervor, wobei OpenAI Codex die umfassendsten Funktionsdefinitionen generiert.

Fehlerrate

Die Fehlerraten für die Python-Codegenerierung waren:

• OpenAI-Codex : 8 %

• Google BERT : 18 %

• Facebook CodeGen : 12 %

  
  

Auch in puncto Genauigkeit übertraf OpenAI Codex die anderen Modelle.

Erforderliche Wiederholungsversuche

Die durchschnittliche Anzahl der für die Python-Codegenerierung erforderlichen Wiederholungsversuche betrug:

• OpenAI Codex : 1.1 Wiederholungsversuche

• Google BERT : 2,3 Wiederholungsversuche

• Facebook CodeGen : 1,5 Wiederholungsversuche

  
  

OpenAI Codex behauptete seine Position als effizientestes Modell für die Python-Codegenerierung.

JavaScript-Codegenerierung

Generierte Codezeilen

In JavaScript wurden durchschnittlich folgende Codezeilen generiert:

• OpenAI-Codex : 55 Zeilen

• Google BERT : 40 Zeilen

• Facebook CodeGen : 45 Zeilen

  
  

OpenAI Codex hat erneut die längsten Code-Snippets erstellt und damit seine sprachübergreifende Vielseitigkeit unter Beweis gestellt.

Arten der generierten Objekte

Zu den in JavaScript generierten Objekttypen gehören:

• Funktionen : 65 %

• Klassen : 25 %

• Datenstrukturen : 10 %

  
  

Die Betonung der Funktionen entspricht der ereignisgesteuerten Natur von JavaScript, wobei OpenAI Codex eine Vielzahl funktionaler Konstrukte generiert.

Fehlerrate

Die Fehlerraten für die JavaScript-Codegenerierung waren:

• OpenAI-Codex : 9 %

• Google BERT : 19 %

• Facebook CodeGen : 14 %

  
  

OpenAI Codex behielt seine niedrige Fehlerrate bei und unterstrich damit seine Zuverlässigkeit.

Erforderliche Wiederholungsversuche

Die durchschnittliche Anzahl der für die JavaScript-Codegenerierung erforderlichen Wiederholungsversuche betrug:

• OpenAI Codex : 1,3 Wiederholungsversuche

• Google BERT : 2,7 Wiederholungsversuche

• Facebook CodeGen : 1,6 Wiederholungsversuche

  
  

OpenAI Codex erforderte weiterhin die wenigsten Wiederholungsversuche und festigte damit seinen Status als erste Wahl für die JavaScript-Entwicklung.

Vergleichende Analyse von LLMs

Die Ergebnisse unserer Evaluierung zeigen deutlich, dass OpenAI Codex seine Konkurrenten bei der Generierung komplexen Codes in Java, Python und JavaScript übertrifft. Das Modell produzierte durchgängig die meisten Codezeilen, die niedrigsten Fehlerraten und erforderte die wenigsten Wiederholungsversuche.

Zusammenfassung der Ergebnisse

• OpenAI Codex : Beste Gesamtleistung in allen drei Sprachen, mit den meisten generierten Codezeilen und den niedrigsten Fehlerraten.

• Google BERT : Hatte Probleme mit längeren Codeausschnitten und wies höhere Fehlerraten auf, sodass es für die komplexe Codegenerierung weniger geeignet ist.

  
  

• Facebook CodeGen : Die Leistung war mäßig gut, erreichte aber nicht die Fähigkeiten von OpenAI Codex.

  
  

Abschluss

Da die Nachfrage nach effizienter Codegenerierung stetig steigt, ist die Auswahl des richtigen LLM für Entwickler entscheidend. Unsere Bewertung unterstreicht die Überlegenheit von OpenAI Codex bei der Generierung komplexen Codes in Java, Python und JavaScript. Dank der Fähigkeit, umfangreiche Code-Snippets zu erstellen, niedrige Fehlerraten aufrechtzuerhalten und weniger Wiederholungsversuche zu erfordern, ist Codex die beste Wahl für Entwickler, die ihre Produktivität steigern möchten.

In einer sich rasant entwickelnden Technologielandschaft kann die Nutzung der Möglichkeiten von LLMs den Codierungsprozess erheblich rationalisieren, sodass sich Entwickler auf Innovation und Problemlösung konzentrieren können. Da sich diese Modelle kontinuierlich verbessern, sind noch größere Fortschritte bei der Codegenerierung zu erwarten, die die Softwareentwicklungslandschaft weiter verändern werden.