WebApp1K: Ein neues Tool zur Bewertung von LLMs

WebApp1K ist ein neues Tool, das entwickelt wurde, um zu testen, wie gut grosse Sprachmodelle (LLMs) Webanwendungen erstellen können. Das Hauptziel ist zu sehen, wie genau und funktional der Code dieser Modelle sein kann. Die Idee ist, diesen Modellen zu helfen, sich im Laufe der Zeit bei Programmieraufgaben zu verbessern. WebApp1K ist einfach und kann leicht von Entwicklern genutzt werden.

#Leistung der Sprachmodelle

In ersten Tests mit WebApp1K stellte sich heraus, dass einige bekannte LLMs sehr gut abschneiden. Open-Source-Modelle kamen den Ergebnissen der besten aktuell verfügbaren Modelle, wie GPT-4o und Claude 3.5, ziemlich nahe. Es wurde auch bemerkt, dass grössere Modelle tendenziell besseren Code erzeugen als kleinere. Allerdings funktionierten keine speziellen Techniken zur Verbesserung der Aufforderungen für diese Modelle universell oder signifikant bei einem einzelnen Modell.

LLMs werden immer beliebter in der Softwareentwicklung und helfen, Projekte schneller voranzutreiben und die Codequalität zu verbessern. Während viele Benchmarks für Programmieraufgaben existieren, konzentrieren sich die meisten auf verschiedene Programmieraspekte. Es besteht Bedarf an einem Tool wie WebApp1K, das bewertet, wie gut LLMs beim Erstellen von Anwendungen helfen können, die auf alltägliche Nutzer abzielen.

Typischerweise fungieren LLMs als Helfer für erfahrene Entwickler, aber es gibt einen wachsenden Trend, dass diese Modelle es Menschen mit wenig Programmierkenntnissen ermöglichen, ihre eigene Software zu erstellen. Hier sind einige Beispiele, wie das passiert:

1. Startup-Projekte: Eine Gruppe von Erstunternehmern könnte ein LLM nutzen, um ihnen zu helfen, ein soziales Netzwerk für benachteiligte Menschen zu erstellen. Das LLM kann in verschiedenen Phasen helfen, von der Planung über das Schreiben des Codes bis hin zur Bereitstellung der Anwendung.

2. Unternehmensprojekte: Mitarbeiter eines mittelständischen Unternehmens könnten sich für ein neues Projekt freiwillig melden. Da nicht genug Personal oder Ressourcen vorhanden sind, könnten sie ein LLM nutzen, um alle in Programmierer zu verwandeln, ähnlich wie im Startup-Beispiel.

3. Studentenprojekte: Ein Hochschulstudent, der einen starken Eindruck auf dem Arbeitsmarkt hinterlassen möchte, könnte ein LLM um Hilfe bei beliebten Programmierframeworks bitten. Sie können die Hilfe des Modells nutzen, um an Projekten zu arbeiten, die einen Einfluss haben und fehlerfrei sind.

Die Gruppe von Nutzern, die von LLMs profitiert, ist grösser als nur professionelle Entwickler. Es ist klar, dass LLMs diesen Nicht-Entwicklern erheblichen Wert bieten können. Diese Studie zeigt jedoch, dass es bei diesen Modellen immer noch viel Raum für Verbesserungen gibt. WebApp1K dient als Ausgangspunkt zur Bewertung der Leistung von LLMs in der praktischen Anwendungsentwicklung.

#Wer kann WebApp1K nutzen?

Die Zielnutzer von WebApp1K sind Menschen, die eng mit LLMs arbeiten. Dazu gehören diejenigen, die Modelle entwickeln, und diejenigen, die Anwendungen mit diesen Modellen erstellen. Die Benutzerfreundlichkeit des Benchmarks wurde mit diesen Nutzern im Hinterkopf gestaltet.

#Marktbedürfnisse

Da WebApp1K darauf abzielt, die Nützlichkeit von LLMs für die echte Softwareentwicklung zu bewerten, muss der generierte Code für Unternehmen oder die Allgemeinheit nützlich sein. Das bedeutet, dass traditionelle Programmierprobleme hier nicht anwendbar sind. Es wäre einfacher, LLMs zu bewerten, wenn sie das Wissen hätten, marktfähigen Code basierend auf dem, was sie während des Trainings gelernt haben, zu erstellen.

#Erfolgsmessung

Um die Verbesserung von Modellen zu leiten, müssen Benchmarks klare Kennzahlen haben. Der Bewertungsprozess sollte einfach sein, wobei jedes Problem eine klare Antwort hat. Zum Glück gibt es grundlegende Kriterien, die zu beachten sind, wie die Messung der Codekorrektheit, was immer noch ein Problem ist, das viele Modelle nicht effektiv angegangen sind.

#Herausforderungen im Training

Das Training von LLMs kann teuer und komplex sein. Die Umgebung, in der sie trainiert werden, ist oft wenig ausgefeilt, was zu potenziellen Problemen führen kann. Daher ist es am besten, mit grundlegendem Systemen zu arbeiten, anstatt mit fortschrittlichen Setups, da diese den Trainingsprozess verlangsamen können.

Dank der Beiträge der Open-Source-Community können einige dieser Herausforderungen angegangen werden. Indem WebApp1K um erfolgreiche Open-Source-Frameworks herum aufgebaut wird, ist der generierte Code wahrscheinlicher auf die Industriestandards abgestimmt. Ausserdem gibt es eine Fülle von qualitativen Ressourcen und Best Practices online, die oft in die Trainingsdaten moderner LLMs einfliessen.

#Das Design von WebApp1K

WebApp1K konzentriert sich auf die Entwicklung von Webanwendungen, beginnend mit React, einem beliebten JavaScript-Framework. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Benchmark zusammengefasst.

#Erfolg im Open Source

Die Tests zeigten, dass Open-Source-Modelle stark abschneiden. Das beste Modell war DeepSeek Coder V2, das sehr nah an GPT-4o und Claude 3.5 lag, den beiden besten LLMs.

#Modellgrösse zählt

Es gab auch einen bemerkenswerten Unterschied darin, wie gut grössere Modelle im Vergleich zu kleineren innerhalb derselben Familie abschnitten. Das bestätigt die Idee, dass grössere Modelle im Allgemeinen besser beim Generieren von Code abschneiden.

#Effektivität der Aufforderungen

Interessanterweise wurden keine spezifischen Aufforderungstechniken gefunden, die allen Modellen gleichermassen helfen oder die Leistung eines einzelnen Modells signifikant verbessern könnten. Allerdings erzielten die besten Modelle, wie GPT und Claude, auch mit einer einfachen Aufforderung grossartige Ergebnisse, was darauf hindeutet, dass Klarheit in den Erwartungen entscheidend ist.

#Verfügbare Ressourcen

WebApp1K bietet drei Ressourcen auf beliebten Plattformen:

1. Ein Datensatz mit allen 1000 Problemen, die im Benchmark enthalten sind.
2. Ein Skript, das den Nutzern hilft, das WebApp1K-Tool auszuführen.
3. Eine Bestenliste, die zeigt, wie verschiedene LLMs bei den Tests abgeschnitten haben.

#Aufbau des Benchmarks

Um den WebApp1K-Benchmark zu erstellen, brainstormten die Entwickler 20 Webanwendungen und deren Funktionen. Anschliessend wurden Nutzerreisen für jede Anwendung erstellt, überprüft und verfeinert, bis sie den Qualitätsstandards entsprachen. Jede Nutzerreise wurde dann in Testfälle übersetzt, die einem bestimmten Aufbau folgten.

#Beispielanwendungsfälle

Eine Blogging-Website dient als klares Beispiel. Wenn ein Nutzer versucht, einen Kommentar zu einem Blogbeitrag hinzuzufügen, wird dieser Prozess mithilfe von simulierten API-Antworten getestet. Die Tests stellen sicher, dass der geschriebene Code korrekt funktioniert und dass die Kommentarfunktion wie erwartet arbeitet.

#Ergebnisse der Bewertung

Die Tests verwendeten öffentliche tokenbasierte APIs, um auf verschiedene Modelle zuzugreifen. Der Benchmark umfasste drei geschlossene und drei Open-Source-Modelle. Eine einheitliche Aufforderung wurde verwendet, um die Leistung jedes Modells bei jeder Programmieraufgabe zu bewerten.

#Einstellbare Parameter

Die Testanordnung erlaubte es, einige Parameter anzupassen, um die Ergebnisse zu maximieren. Eine sorgfältige Suche half dabei, die besten Einstellungen zu identifizieren.

#Variationen der Aufforderungen

Mehrere Variationen von Aufforderungen wurden getestet, um zu sehen, ob sie die Fähigkeit der Modelle zur Generierung von korrektem Code verbesserten. Diese Variationen umfassten klare Rollen für das LLM, ausführliche Erklärungen und Strategien zur Fehlersuche. Allerdings erwies sich kein Ansatz als durchgängig erfolgreich bei allen Modellen.

#Abschliessende Gedanken

WebApp1K bietet einen wertvollen Ausgangspunkt, um zu bewerten, wie gut LLMs Code generieren können. Wichtige Erkenntnisse sind:

1. Open-Source-Modelle zeigen vielversprechende Ergebnisse.
2. Die Grösse des Modells spielt eine wichtige Rolle für die Code-Leistung.
3. Es wurde keine Aufforderungsstrategie gefunden, die allen Modellen gleichermassen hilft.

#Zukünftige Richtungen

Blickt man nach vorn, können mehrere Schritte unternommen werden, um den Benchmark zu verbessern:

1. Neuere LLMs werden veröffentlicht, die mit WebApp1K bewertet werden müssen.
2. Der Benchmark könnte herausfordernder gestaltet werden, da die aktuellen Top-Modelle hervorragend abschneiden.
3. Eine weitere Prüfung der Fehlerprotokolle wird wahrscheinlich Erkenntnisse liefern, die helfen könnten, die Fähigkeiten aller Modelle zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass WebApp1K bereit ist, sowohl Entwicklern als auch Nicht-Developern zu helfen, LLMs für die praktische Anwendungsentwicklung zu nutzen und gleichzeitig Bereiche für zukünftige Verbesserungen aufzuzeigen.