Bewertung der Codequalität von grossen Sprachmodellen

Grosse Sprachmodelle, oder kurz LLMs, sind Computerprogramme, die richtig gut darin sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie wurden mit riesigen Mengen Text aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen trainiert. Dadurch können sie verschiedene Aufgaben erledigen, wie zum Beispiel Gedichte schreiben, Fragen beantworten und sogar Computer-Code schreiben. Sie sind wie dieser kluge Freund, der ein bisschen über alles Bescheid weiss, aber manchmal wichtige Details vergisst.

#Die Bedeutung von Code-Qualität

Wenn man Code schreibt, besonders in der Softwareentwicklung, kommt es auf die Qualität an. Hochwertiger Code ist leichter zu lesen, einfacher zu reparieren und weniger fehleranfällig. Das ist so, als würde man sicherstellen, dass das Auto gut gewartet ist; man möchte, dass es reibungslos läuft, um unerwartete Pannen zu vermeiden.

Aber genau wie Autos kann Code Probleme haben, und ein häufiges Problem sind die sogenannten "Code-Gerüche." Code-Gerüche sind keine wörtlichen schlechten Gerüche, sondern eher Anzeichen dafür, dass mit dem Design oder der Struktur des Codes etwas nicht stimmt. Man kann sie sich wie diese kleinen Warnlichter auf dem Armaturenbrett vorstellen. Man kann damit fahren, aber es ist besser, sie zu überprüfen, damit man nicht am Strassenrand stehen bleibt.

#Was sind Code-Gerüche?

Code-Gerüche zeigen an, dass der Code möglicherweise etwas Aufmerksamkeit benötigt. Sie bedeuten nicht, dass der Code kaputt ist, aber sie deuten darauf hin, dass er verwirrend oder schwer zu warten sein könnte. Einige Beispiele für Code-Gerüche sind:

• Lange Methoden: Wenn eine Funktion oder Methode zu lang ist, macht sie vielleicht zu viele Dinge auf einmal. Es ist wie zu versuchen, den gesamten Koffer in eine Handgepäcktasche zu quetschen – manchmal ist weniger mehr.

• Duplizierter Code: Wenn derselbe Code an mehreren Stellen auftaucht, ist das wie einen Witz zu oft zu erzählen; er verliert seinen Witz und macht den Code schwieriger zu verwalten.

• Schlechte Benennung: Wenn Variablen oder Funktionen verwirrende Namen haben, ist es wie zu versuchen, zu erraten, wo dein Freund die Snacks versteckt hat. Man findet sie vielleicht irgendwann, aber es wird mühsam.

Beim Schreiben von Code, besonders in grösseren Projekten, müssen Entwickler auf diese Gerüche achten. Ignoriert man sie, kann das später zu Problemen führen und den Code schwerer lesbar und wartbar machen.

#Wie werden LLMs in der Softwareentwicklung eingesetzt?

LLMs übernehmen immer mehr verschiedene Rollen in der Softwareentwicklung. Sie können helfen, Code automatisch zu generieren, beim Debuggen unterstützen, bestehenden Code zusammenfassen und sogar Verbesserungen vorschlagen. Es ist wie einen superintelligenten Assistenten an seiner Seite zu haben.

Allerdings sind LLMs, so beeindruckend sie auch sind, nicht perfekt. Sie können Code erzeugen, der auf den ersten Blick gut aussieht, aber möglicherweise zugrunde liegende Probleme hat – wie Gerüche. Entwickler sind besorgt über die Qualität des Codes, der von diesen Modellen generiert wird.

#Das Problem mit traditionellen Metriken

Um zu sehen, wie gut LLMs abschneiden, verlassen sich Entwickler oft auf Messsysteme, die als "Metriken" bekannt sind. Das sind wie Tests, die dir sagen, wie gut ein Schüler in der Schule abschneidet. Allerdings konzentrieren sich die üblichen Metriken darauf, wie genau das Modell Code generiert, was nur ein Teil des Bildes ist.

Diese Metriken zu verwenden, ist wie ein Buch nur nach seinem Cover zu bewerten. Nur weil ein Buch toll aussieht, heisst das nicht, dass die Geschichte drin gut ist. In ähnlicher Weise könnte ein Stück Code zwar syntaktisch korrekt sein, aber trotzdem können diese lästigen Code-Gerüche im Hintergrund lauern.

#Der Bedarf an einem neuen Benchmark

Um wirklich zu bewerten, wie gut LLMs Qualitätscode produzieren, ist es entscheidend, eine neue Art der Bewertung zu haben. Hier kommt die Idee eines neuen Benchmarks ins Spiel. Man könnte das als einen neuen Regelkatalog für ein Spiel betrachten, der besser misst, wie gut die Spieler abschneiden.

Dieser neue Benchmark untersucht, wie oft LLMs Code-Gerüche produzieren und welche Arten sie erzeugen. Dadurch wird ihre Zuverlässigkeit bei der Generierung von sauberem, wartbarem und verständlichem Code beleuchtet.

#Einführung des Propensity Smelly Score

Um LLMs effektiv zu bewerten, wurde eine neue Metrik namens Propensity Smelly Score entwickelt. Dieser Score hilft zu beurteilen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein LLM Code mit Gerüchen produziert. Je höher der Score, desto mehr Gerüche hat der Code wahrscheinlich.

Es ist wie das Bewerten eines Gerichts basierend darauf, wie viele Zutaten hineingegangen sind – manche Gerichte benötigen einen Hauch Salz, andere vielleicht eine ganze Handvoll. In ähnlicher Weise hilft der Propensity Smelly Score zu erkennen, wie "salzig" der generierte Code sein könnte.

#Ein neuer Datensatz zur Bewertung

Um diesen neuen Benchmark zu unterstützen, haben Forscher einen Datensatz von Methodenkoden mit Gerüchen aus beliebten Open-Source-Python-Projekten gesammelt. Das Ziel war es, Beispiele von Code zu sammeln, der auf Qualität validiert wurde.

Dieser Datensatz dient als umfassende Bibliothek, die verschiedene Code-Gerüche verfolgt, ähnlich wie ein Kochbuch, das erprobte Rezepte enthält. Nur dass es statt köstlicher Gerichte Beispiele für schlechte Programmierpraktiken enthält.

#Fallstudien zu LLMs

Um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Benchmarks zu veranschaulichen, haben Forscher Fallstudien mit zwei beliebten LLMs durchgeführt: CodeLlama und Mistral. Diese Studien sollten untersuchen, wie wahrscheinlich diese Modelle Code mit Gerüchen basierend auf dem neuen Propensity Smelly Score erzeugen.

Die Forscher sammelten zahlreiche Code-Snippets aus dem Datensatz und bewerteten, wie oft die beiden Modelle Code generierten, der Gerüche enthielt. Diese Untersuchung beleuchtet die tatsächliche Leistung dieser LLMs in ihrer Rolle als Code-Generatoren.

#Wichtige Ergebnisse der Fallstudien

1. Häufige Gerüche identifiziert: Die Analyse zeigte, dass beide Modelle häufig ähnliche Arten von Code-Gerüchen erzeugten. Zu den häufigsten gehörten Probleme wie "vereinfachbare Bedingungen" und "zu viele Argumente in Funktionen." Diese Ergebnisse zeigen, dass selbst fortschrittliche Modelle Schwierigkeiten haben können, sauberen Code beizubehalten.

2. Variabilität in der Leistung: Interessanterweise produzierten zwar beide Modelle Code-Gerüche, aber einige Gerüche kamen häufiger vor als andere. Zum Beispiel könnte eines der Modelle mehr Probleme mit einem bestimmten Geruch haben. Diese Variabilität hebt die Notwendigkeit hervor, dass Entwickler die Stärken und Schwächen jedes Modells verstehen.

3. Bedeutung der Bewertung: Die Ergebnisse unterstrichen den Wert des neuen Benchmarks, um Einblicke in die Zuverlässigkeit der Modelle und die Art des Codes, den sie erzeugen, zu bieten. Es beweist, dass, wie bei einem guten Filmkritiker, die richtigen Metriken tiefere Probleme aufdecken können, die über die oberflächliche Leistung hinausgehen.

#Die Auswirkungen von Code-Gerüchen verstehen

Code-Gerüche können erhebliche Folgen haben, wenn man sie nicht behebt. Sie können zu unordentlichen Codebasen führen, die schwer zu warten und zu verstehen sind. Das kann zu höheren Kosten und mehr Zeitaufwand beim Beheben von Problemen führen.

Die Verwendung von LLMs zur Code-Generierung bringt ihre eigenen Risiken mit sich. Wenn Entwickler das Potenzial für Code-Gerüche im generierten Code nicht erkennen, könnten sie später auf Herausforderungen stossen. Das unterstreicht die Bedeutung einer kontinuierlichen Bewertung, während man nicht alles für bare Münze nimmt.

#Zukünftige Richtungen

Die Reise endet hier nicht. Zukünftige Forschungen planen, den Benchmark weiter auszubauen und mehr Code-Gerüche einzubeziehen. Ausserdem erfordert die Analyse der Code-Qualität ein tieferes Verständnis dafür, wie LLMs spezifische Arten von Code-Gerüchen erzeugen.

Indem sie sich auf Interpretierbarkeit konzentrieren, wollen die Forscher herausfinden, wie die LLMs Code-Gerüche produzieren und welche Elemente innerhalb der Eingabeaufforderung dazu führen, dass diese Gerüche entstehen. Das wird nicht nur die Modelle verbessern, sondern auch Entwicklern helfen, LLMs besser zu nutzen, um sicherzustellen, dass sauberer Code produziert wird.

#Fazit

Grosse Sprachmodelle erweisen sich als wertvolle Werkzeuge in der Welt der Softwareentwicklung. Aber wie alle nützlichen Werkzeuge haben sie ihre Macken und Herausforderungen. Die Entwicklung eines neuen Benchmarks zur Messung der Code-Qualität, der sich auf die Wahrscheinlichkeit der Generierung von Code-Gerüchen konzentriert, ist ein wichtiger Schritt nach vorn.

Indem sich Entwickler der potenziellen Fallstricke von LLM-generiertem Code bewusst sind, können sie informierte Entscheidungen darüber treffen, ob sie diese Modelle in ihren Arbeitsabläufen einsetzen wollen. Letztendlich ist die Aufrechterhaltung der Code-Qualität eine fortlaufende Herausforderung, und jede kleine Anstrengung zählt, um besseren und saubereren Code zu schreiben.

Also, das nächste Mal, wenn du ein LLM zur Code-Generierung verwendest, denk an die Idee der Code-Gerüche. Schliesslich kann Code, ähnlich wie guter Käse, manchmal stärker riechen als erwartet!