Java、Python、JavaScript における複雑なコード生成のための LLM の評価
- Claude Paugh
- 6 日前
- 読了時間: 6分
近年、大規模言語モデル（LLM）の登場により、開発者のコード生成手法は大きく変化しました。膨大なデータセットで学習されたこれらのモデルは、様々なプログラミング言語において複雑なコードスニペットを生成する際に優れた能力を発揮しています。このブログ記事では、特にJava、Python、JavaScriptにおいて、様々なLLMが複雑なコードを生成する際の有効性を評価することを目的としています。生成されるコード行数、生成されるオブジェクトの種類、エラー率、そして満足のいく結果を得るために必要な再試行回数を定量化します。
この分析を詳しく進めていく中で、調査結果を補強する統計を提供し、開発者がコーディングのニーズに適した LLM を選択するのに役立つ洞察を提供します。
LLMとその機能を理解する
大規模言語モデル（LLM）は、入力に基づいて人間のようなテキストを理解し、生成するように設計されています。LLMは、ディープラーニング技術、特にトランスフォーマーアーキテクチャを活用してコードを処理・生成します。LLMのコード生成能力は、単純な関数に限定されず、複雑なアルゴリズム、データ構造、さらにはアプリケーション全体を扱うことができます。
コード生成における LLM の有効性は、モデルのアーキテクチャ、トレーニング データの品質、対象となる特定のプログラミング言語など、いくつかの要因によって影響を受ける可能性があります。
ソフトウェア開発におけるコード生成の重要性
コード生成はソフトウェア開発において非常に重要な要素であり、手作業でコードを書くのにかかる時間と労力を大幅に削減できます。LLMを活用することで、開発者は反復的なタスクを自動化し、定型コードを生成し、さらには最小限の入力で複雑なアルゴリズムを作成することさえ可能になります。これにより生産性が向上するだけでなく、開発者はより高次の設計と問題解決に集中できるようになります。
評価方法
複雑なコードを生成する際の様々なLLMのパフォーマンスを評価するため、Java、Python、JavaScriptの3つのプログラミング言語で一連のテストを実施しました。評価基準は以下のとおりです。
生成されたコード行数: 事前定義された一連のタスクに対して各 LLM によって生成されたコード行数の平均を測定しました。
生成されるオブジェクトの種類: クラス、関数、データ構造など、生成されるオブジェクトのタイプを分類しました。
エラー率: 生成されたコードのうち、エラーが含まれていたり修正が必要であったりするコードの割合を計算しました。
必要な再試行回数: 満足のいく出力を得るために必要な試行回数を記録しました。
評価対象法学修士課程の選択
この評価では、コード生成機能で知られる著名な LLM をいくつか選択しました。
OpenAIのコーデックス
GoogleのBERT
Facebookのコードジェン
公平な比較を行うために、各モデルは同様の条件でテストされました。
評価結果
Javaコード生成
生成されたコード行数
私たちのテストでは、Java タスクの各 LLM によって生成されたコード行数の平均は次のようになりました。
OpenAI Codex : 45行
Google BERT : 30行
Facebook CodeGen : 35行
結果は、OpenAI Codex が最も広範なコード スニペットを生成したことを示しており、これは複雑な Java アプリケーションに特に有益です。
生成されるオブジェクトの種類
Java で生成されるオブジェクトの種類は次のとおりです。
クラス: 生成されたコードの60%
機能：30％
データ構造：10%
OpenAI Codex は完全なクラス構造の生成に優れていましたが、Google BERT は個々の機能に重点を置いていました。
エラー率
Java コード生成のエラー率は次のとおりです。
OpenAI Codex : 10%
Google BERT : 20%
Facebookコード生成: 15%
OpenAI Codex はエラー率が最も低く、Java 開発にとって信頼できる選択肢となっています。
再試行が必要
満足のいく結果を得るために必要な平均再試行回数は次のとおりです。
OpenAI Codex : 1.2 再試行
Google BERT : 2.5 回の再試行
Facebook CodeGen : 1.8 回の再試行
OpenAI Codex は今回も優れたパフォーマンスを示し、許容可能なコードを生成するために必要な試行回数が少なくなりました。
Pythonコード生成
生成されたコード行数
Python の場合、生成されるコードの平均行数は次のとおりです。
OpenAI Codex : 50行
Google BERT : 35行
Facebook CodeGen : 40行
OpenAI Codex は、Python 開発者にとって有利な、より長いコード スニペットの生成において引き続きリードしています。
生成されるオブジェクトの種類
Python で生成されるオブジェクトの種類は次のとおりです。
機能：70％
クラス：20％
データ構造：10%
関数に重点を置くことで Python の関数型プログラミング機能が強調され、OpenAI Codex は最も包括的な関数定義を生成します。
エラー率
Python コード生成のエラー率は次のとおりです。
OpenAI Codex : 8%
Google BERT : 18%
Facebookコード生成: 12%
今回も、OpenAI Codex は精度の点で他のモデルを上回りました。
再試行が必要
Python コード生成に必要な平均再試行回数は次のとおりです。
OpenAI Codex : 1.1 再試行
Google BERT : 2.3 回の再試行
Facebook CodeGen : 1.5 回の再試行
OpenAI Codex は、Python コード生成のための最も効率的なモデルとしての地位を維持しました。
JavaScript コード生成
生成されたコード行数
JavaScript では、生成されるコードの平均行数は次のとおりです。
OpenAI Codex : 55行
Google BERT : 40行
Facebook CodeGen : 45行
OpenAI Codex は再び最長のコード スニペットを生成し、言語間の汎用性を示しました。
生成されるオブジェクトの種類
JavaScript で生成されるオブジェクトの種類は次のとおりです。
機能：65％
クラス：25％
データ構造：10%
関数の重視は JavaScript のイベント駆動型の性質と一致しており、OpenAI Codex はさまざまな関数構造を生成します。
エラー率
JavaScript コード生成のエラー率は次のとおりです。
OpenAI Codex : 9%
Google BERT : 19%
Facebookコード生成: 14%
OpenAI Codex は低いエラー率を維持し、信頼性を強化しました。
再試行が必要
JavaScript コード生成に必要な平均再試行回数は次のとおりです。
OpenAI Codex : 1.3 再試行
Google BERT : 2.7 回の再試行
Facebook CodeGen : 1.6 回の再試行
OpenAI Codex は引き続き再試行回数が最も少なく、JavaScript 開発の第一選択肢としての地位を固めました。
LLMの比較分析
評価の結果、OpenAI CodexはJava、Python、JavaScriptの複雑なコード生成において、競合他社を凌駕していることが明確に示されました。このモデルは、一貫して最も多くのコード行数を生成し、最も低いエラー率と最も少ない再試行回数を達成しました。
調査結果の要約
OpenAI Codex : 3 つの言語すべてにおいて総合的なパフォーマンスが最も優れており、生成されるコード行数が最も多く、エラー率が最も低くなっています。
Google BERT : 長いコード スニペットでは問題があり、エラー率も高かったため、複雑なコード生成にはあまり適していませんでした。
Facebook CodeGen : パフォーマンスはまずまずでしたが、OpenAI Codex の機能には及びませんでした。
結論
効率的なコード生成への需要が高まる中、開発者にとって適切なLLMを選択することは極めて重要です。私たちの評価では、Java、Python、JavaScriptで複雑なコードを生成する際のOpenAI Codexの優位性が強調されています。広範なコードスニペットを生成し、低いエラー率を維持し、再試行回数を減らす能力を備えたCodexは、生産性向上を目指す開発者にとって最適な選択肢です。
急速に進化するテクノロジー環境において、LLMの機能を活用することでコーディングプロセスを大幅に効率化し、開発者はイノベーションと問題解決に集中できるようになります。これらのモデルが進化し続けることで、コード生成はさらに進歩し、ソフトウェア開発環境をさらに変革することが期待されます。
