要約
最近、大規模言語モデルはコード生成で広く使用されています。
GPT4 は、Openai の最も強力な大規模言語モデルと考えられています。
この論文では、コーディングアシスタントとして GPT3.5 と GPT4 を検討します。
より具体的には、2 つのシステムが a) コード開発中に発生する可能性のある典型的な質問に答えることができるか、b) 信頼性の高いコードを生成できるか、c) コードのデバッグに貢献できるかどうかを確認するための適切なテストを構築しました。
テスト結果は印象的です。
GPT4 のパフォーマンスは傑出しており、これらの新しいツールに基づいてプログラマーの生産性が向上し、ソフトウェア開発手順が再編成されることを示しています。
要約(オリジナル)
Lately, Large Language Models have been widely used in code generation. GPT4 is considered the most potent Large Language Model from Openai. In this paper, we examine GPT3.5 and GPT4 as coding assistants. More specifically, we have constructed appropriate tests to check whether the two systems can a) answer typical questions that can arise during the code development, b) produce reliable code, and c) contribute to code debugging. The test results are impressive. The performance of GPT4 is outstanding and signals an increase in the productivity of programmers and the reorganization of software development procedures based on these new tools.
arxiv情報
著者 | Lefteris Moussiades,George Zografos |
発行日 | 2023-09-22 09:31:39+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google