大型語言模型在迭代式範例程式碼生成上的評估：首個提示至關重要！

Основні поняття

雖然大型語言模型（LLM）在程式碼生成方面展現出顯著的能力，但本研究發現，當僅提供輸入輸出範例來描述程式功能時，LLM 的效能會大幅下降，突顯出選擇適當的首個提示以及增強 LLM 處理迭代式需求能力的重要性。

Анотація

大型語言模型在迭代式範例程式碼生成上的評估：首個提示至關重要！

本研究旨在探討大型語言模型（LLM）在僅憑藉輸入輸出範例生成程式碼（即範例程式碼生成）方面的能力。

本研究提出了一個迭代式評估框架，將範例程式碼生成的形式化目標分解為兩個連續的子目標：

生成符合所有給定輸入輸出範例的程式碼。
生成能夠成功實現目標功能的程式碼（根據給定和迭代補充的輸入輸出範例）。

研究人員構建了一個名為 InterCode 的全新基準測試集，其中包含 168 個程式設計任務，每個任務都附帶五組隨機抽樣的輸入輸出範例，作為迭代式程式碼生成的起點。
研究人員使用 InterCode 基準測試集對六個最先進的 LLM（一個閉源和五個開源）進行了評估，以回答以下三個研究問題：

RQ1：（針對子目標 1）評估的 LLM 是否能夠生成符合所有給定輸入輸出範例的程式碼？
RQ2：（針對子目標 2）藉由迭代補充的輸入輸出範例，評估的 LLM 是否能夠生成成功實現目標功能的程式碼？
RQ3：（結果解釋）給定輸入輸出範例，評估的 LLM 可以實現哪些類型的功能？

Ключові висновки, отримані з

The First Prompt Counts the Most! An Evaluation of Large Language Models on Iterative Example-based Code Generation

by Yingjie Fu, ... о arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06774.pdf

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如何設計更有效的提示工程策略，以引導 LLM 在範例程式碼生成中取得更好的效能？

設計更有效的提示工程策略，以引導大型語言模型 (LLM) 在範例程式碼生成中取得更好的效能，可以從以下幾個方面著手：
1. 提升範例品質與多樣性：

提供更具代表性的範例： 範例應涵蓋目標功能的各種輸入輸出組合，特別是邊界情況和特殊情況，避免模型僅學習到簡單的模式匹配。
增加範例數量： 更多的範例有助於模型更全面地理解目標功能，但也要注意範例的冗餘性，避免過度增加模型負擔。
使用多樣化的資料類型： 範例應包含不同資料類型和資料結構的輸入輸出，以提升模型的泛化能力。
2. 優化提示內容與結構：

明確指示目標任務： 在提示中明確說明目標任務是「根據範例生成程式碼」，並強調程式碼需滿足所有範例的要求。
提供程式碼結構提示： 可以提供程式碼框架、函數簽章、變數命名等提示，引導模型生成結構更清晰、可讀性更高的程式碼。
使用逐步引導的方式： 將複雜的程式碼生成任務分解成多個步驟，逐步引導模型生成程式碼，例如先讓模型生成函數框架，再逐步填充函數體。
3. 結合其他技術提升效能：

迭代式程式碼生成： 借鑒文中提到的迭代式評估框架，讓模型根據回饋逐步改進生成的程式碼，提高程式碼的正確性。
結合程式碼搜尋技術： 利用程式碼搜尋技術，從程式碼庫中搜尋與範例相似的程式碼片段，作為模型生成程式碼的參考。
使用強化學習進行訓練： 使用強化學習演算法，根據程式碼的執行結果對模型進行獎勵或懲罰，引導模型生成更符合預期的程式碼。
4. 針對特定模型進行優化：

不同的 LLM 模型在架構、訓練資料和優化目標上存在差異，因此需要針對特定模型進行提示工程的優化。
例如，可以根據模型的特性調整提示的長度、複雜度和資訊密度，以達到最佳的生成效果。

若將程式碼註釋或其他形式的程式碼文件納入輸入，是否能提升 LLM 在範例程式碼生成任務中的表現？

將程式碼註釋或其他形式的程式碼文件納入輸入，通常能提升 LLM 在範例程式碼生成任務中的表現。原因如下：

提供更豐富的語義資訊： 程式碼註釋和文件通常包含對程式碼功能、邏輯和使用方法的詳細說明，這些資訊可以幫助 LLM 更準確地理解程式碼的意圖，進而生成更符合需求的程式碼。
彌補範例資訊不足： 僅憑藉有限的範例，LLM 可能難以完全理解目標功能的所有細節和邊界情況。程式碼註釋和文件可以作為範例的補充，提供更全面的資訊，幫助模型更準確地生成程式碼。
提升程式碼可讀性和可維護性： LLM 在生成程式碼時，可以參考程式碼註釋和文件的風格和規範，生成更符合程式碼規範、可讀性更高的程式碼，這對於程式碼的後續維護和修改至關重要。

然而，將程式碼註釋和文件納入輸入也面臨一些挑戰：

資訊冗餘和噪聲： 程式碼註釋和文件可能包含與程式碼功能無關的資訊，甚至存在錯誤或過時的資訊，這些資訊可能會對 LLM 的訓練和生成造成干擾。
處理長文本的效率問題： 程式碼註釋和文件通常比較冗長，LLM 在處理長文本時會面臨計算效率和記憶體佔用方面的挑戰。
需要設計有效的資訊提取和融合方法： 如何從程式碼註釋和文件中提取關鍵資訊，並將其與範例資訊有效融合，是提升 LLM 效能的關鍵。

總之，將程式碼註釋或其他形式的程式碼文件納入輸入，對於提升 LLM 在範例程式碼生成任務中的表現具有積極意義。 但是，需要克服資訊冗餘、效率和資訊融合等方面的挑戰，才能充分發揮程式碼註釋和文件的作用。

除了程式碼生成，LLM 在軟體開發的其他哪些環節（例如程式碼摘要、程式碼修復）具有潛力，又面臨哪些挑戰？

除了程式碼生成，LLM 在軟體開發的其他環節也展現出巨大潛力，以下列舉一些例子：
1. 程式碼摘要：

潛力： LLM 可以根據程式碼的功能和邏輯，自動生成簡潔準確的程式碼摘要，幫助開發者快速理解程式碼的功能，提高程式碼的可讀性和可維護性。
挑戰： 如何讓 LLM 準確理解程式碼的意圖，並生成符合人類語言習慣的自然語言摘要，是目前面臨的主要挑戰。
2. 程式碼修復：

潛力： LLM 可以根據程式碼的錯誤資訊和上下文，自動生成修復程式碼錯誤的建議，甚至直接生成修復後的程式碼，提高程式碼的正確性和可靠性。
挑戰： 程式碼修復需要 LLM 具備更強的程式碼理解和推理能力，能夠準確定位錯誤原因，並生成有效的修復方案。
3. 程式碼翻譯：

潛力： LLM 可以將一種程式語言的程式碼翻譯成另一種程式語言的程式碼，幫助開發者快速遷移程式碼，提高開發效率。
挑戰： 程式碼翻譯需要 LLM 熟悉不同程式語言的語法和語義，並能夠保持程式碼的功能和邏輯一致性。
4. 軟體文件生成：

潛力： LLM 可以根據程式碼的功能和使用方法，自動生成軟體的使用說明、API 文件等軟體文件，降低軟體開發和維護成本。
挑戰： 如何讓 LLM 生成結構清晰、內容準確、易於理解的軟體文件，是目前面臨的主要挑戰。
5. 程式碼測試：

潛力： LLM 可以根據程式碼的功能和邏輯，自動生成測試用例，提高程式碼的測試覆蓋率和測試效率。
挑戰： 如何讓 LLM 生成有效的測試用例，能夠充分測試程式碼的各種功能和邊界情況，是目前面臨的主要挑戰。
總之，LLM 在軟體開發的各個環節都具有巨大潛力，但同時也面臨著各種挑戰。 相信隨著 LLM 技術的不斷發展和完善，LLM 將在軟體開發領域發揮越來越重要的作用，推動軟體開發效率和品質的提升。