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评估 LLM 在 Java、Python 和 JavaScript 中生成复杂代码的能力

近年来，大型语言模型 (LLM) 的出现彻底改变了开发人员处理代码生成的方式。这些模型经过海量数据集的训练，在生成各种编程语言的复杂代码片段方面展现出卓越的能力。本文旨在评估不同 LLM 在生成复杂代码（尤其是 Java、Python 和 JavaScript 代码）方面的有效性。我们将量化生成的代码行数、生成的对象类型、错误率以及达到满意结果所需的重试次数。


当我们深入研究这一分析时，我们将提供统计数据来强化我们的发现，提供能够帮助开发人员根据其编码需求选择合适的 LLM 的见解。


法学硕士

了解法学硕士及其能力


大型语言模型旨在根据接收到的输入理解并生成类似人类的文本。它们利用深度学习技术（尤其是 Transformer 架构）来处理和生成代码。LLM 生成代码的能力不仅限于简单的函数；它们还可以处理复杂的算法、数据结构，甚至整个应用程序。


LLM 在代码生成方面的有效性会受到多种因素的影响，包括模型的架构、训练数据的质量以及所涉及的特定编程语言。


代码生成在软件开发中的重要性

代码生成是软件开发的关键环节，因为它可以显著减少手动编写代码所需的时间和精力。通过利用 LLM，开发人员可以自动执行重复性任务、生成样板代码，甚至以最少的输入创建复杂的算法。这不仅提高了生产力，还使开发人员能够专注于更高层次的设计和问题解决。


评估方法

为了评估各种 LLM 在生成复杂代码方面的性能，我们针对三种编程语言（Java、Python 和 JavaScript）进行了一系列测试。评估标准包括：


  1. 生成的代码行数：我们测量了每个 LLM 为一组预定义任务生成的平均代码行数。

  2. 生成的对象的类型：我们对生成的对象的类型进行了分类，例如类、函数和数据结构。


  3. 错误率：我们计算了包含错误或需要修改的生成代码的百分比。


  4. 需要重试：我们记录了获得满意输出所需的尝试次数。


选择法学硕士进行评估

为了进行此次评估，我们选择了几个以代码生成能力而闻名的著名 LLM，包括：


  • OpenAI 的 Codex

  • 谷歌的 BERT

  • Facebook 的 CodeGen


每个模型都在类似的条件下进行测试，以确保公平的比较。


评估结果


Java 代码生成

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生成的代码行数

在我们的测试中，每个 LLM 为 Java 任务生成的平均代码行数如下：


  • OpenAI Codex ：45行

  • Google BERT ：30 行

  • Facebook CodeGen ：35 行


结果表明，OpenAI Codex 生成了最广泛的代码片段，这对于复杂的 Java 应用程序特别有益。


生成的对象类型

Java 中生成的对象类型包括：


  • 类：生成代码的 60%

  • 功能：30%

  • 数据结构：10%


OpenAI Codex 擅长生成完整的类结构，而 Google BERT 则更注重单个功能。


错误率

Java 代码生成的错误率为：


  • OpenAI Codex ：10%

  • 谷歌 BERT ：20%

  • Facebook CodeGen ：15%


OpenAI Codex 表现出最低的错误率，使其成为 Java 开发的可靠选择。


需要重试

获得满意结果所需的平均重试次数为：


  • OpenAI Codex ：1.2 次重试

  • Google BERT ：2.5 次重试

  • Facebook CodeGen ：1.8 次重试


OpenAI Codex 再次展现出卓越的性能，只需更少的尝试即可生成可接受的代码。


Python 代码生成

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生成的代码行数

对于 Python，生成的平均代码行数为：


  • OpenAI Codex ：50 行

  • Google BERT ：35 行

  • Facebook CodeGen ：40 行


OpenAI Codex 在生成更长的代码片段方面继续保持领先，这对 Python 开发人员有利。




生成的对象类型

Python 中生成的对象类型包括：


  • 功能：70%

  • 课程：20%

  • 数据结构：10%


对函数的关注凸显了 Python 的函数式编程能力，其中 OpenAI Codex 生成了最全面的函数定义。


错误率

Python 代码生成的错误率为：


  • OpenAI Codex ：8%

  • 谷歌 BERT ：18%

  • Facebook CodeGen ：12%


OpenAI Codex 在准确性方面再次胜过其他模型。


需要重试

Python 代码生成所需的平均重试次数为：


  • OpenAI Codex ：1.1 重试

  • Google BERT ：2.3 次重试

  • Facebook CodeGen ：1.5 次重试


OpenAI Codex 保持了其作为 Python 代码生成最有效模型的地位。


JavaScript 代码生成

ree

生成的代码行数

在 JavaScript 中，生成的平均代码行数为：


  • OpenAI Codex ：55行

  • Google BERT ：40 行

  • Facebook CodeGen ：45行


OpenAI Codex 再次生成了最长的代码片段，展示了其跨语言的多功能性。




生成的对象类型

JavaScript 中生成的对象类型包括：


  • 功能：65%

  • 课程：25%

  • 数据结构：10%


对函数的强调与 JavaScript 的事件驱动特性相一致，OpenAI Codex 生成了各种函数结构。


错误率

JavaScript 代码生成的错误率为：


  • OpenAI Codex ：9%

  • 谷歌 BERT ：19%

  • Facebook CodeGen ：14%


OpenAI Codex 保持了较低的错误率，增强了其可靠性。


需要重试

JavaScript 代码生成所需的平均重试次数为：


  • OpenAI Codex ：1.3 次重试

  • Google BERT ：2.7 次重试

  • Facebook CodeGen ：1.6 次重试


OpenAI Codex 继续需要最少的重试，巩固了其作为 JavaScript 开发首选的地位。


法学硕士比较分析

我们的评估结果清楚地表明，OpenAI Codex 在生成 Java、Python 和 JavaScript 复杂代码方面的表现优于其竞争对手。该模型始终能够生成最多的代码行数、最低的错误率，并且所需的重试次数最少。


调查结果摘要


  • OpenAI Codex ：三种语言的整体性能最佳，生成的代码行数最多，错误率最低。

  • Google BERT ：处理较长的代码片段时会遇到困难，并且错误率较高，因此不太适合复杂的代码生成。


  • Facebook CodeGen ：表现中等，但与 OpenAI Codex 的功能不匹配。


结论

随着对高效代码生成的需求不断增长，选择合适的 LLM 对开发者至关重要。我们的评估凸显了 OpenAI Codex 在生成 Java、Python 和 JavaScript 复杂代码方面的优势。Codex 能够生成大量代码片段，保持较低的错误率，并减少重试次数，因此成为寻求提高生产力的开发者的最佳选择。


在快速发展的技术环境中，利用 LLM 的功能可以显著简化编码流程，使开发人员能够专注于创新和解决问题。随着这些模型的不断改进，我们可以期待代码生成领域取得更大的进步，从而进一步改变软件开发格局。



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