Bewertung der Code-Generierungsfähigkeiten von GitHub Copilot

GitHub Copilot ist ein Tool, das Programmierern hilft, Code zu schreiben, indem es Lösungen basierend auf dem Kontext in Code-Kommentaren oder Funktionsnamen vorschlägt. In diesem Papier schauen wir uns an, wie gut Copilot beim Erstellen von Code abschneidet, indem wir es auf einer beliebten Programmierplattform namens LeetCode testen. Wir konzentrieren uns auf vier Programmiersprachen: Java, C++, Python3 und Rust. Mit einer grossen Menge an Programmierproblemen wollen wir herausfinden, wie zuverlässig Copilot bei der Code-Generierung ist, wie korrekt seine Vorschläge sind und wie seine Leistung je nach Programmiersprache und Problemlösungsschwierigkeit variiert.

#Methodologie

Um die Leistung von Copilot zu analysieren, haben wir das LeetCode-Problemmaterial verwendet, das eine Vielzahl von Programmierherausforderungen umfasst. Diese Herausforderungen sind in drei Schwierigkeitsgrade sortiert: leicht, mittel und schwer, basierend darauf, wie lange es normalerweise dauert, sie zu lösen. Leichte Probleme sind solche, die in weniger als 15 Minuten gelöst werden können, mittlere Probleme dauern weniger als 40 Minuten und schwere Probleme dauern über 40 Minuten. Diese Klassifizierung ist jedoch nicht immer gleich, abhängig davon, wer das Problem schreibt.

Wir haben Daten von 1760 Problemen für jede der vier Programmiersprachen gesammelt. Für jedes Problem haben wir Copilot gebeten, so viele Vorschläge wie möglich zu generieren und diese Vorschläge auf Korrektheit und Effizienz zu testen, indem wir sowohl die Laufzeit als auch den Speicherverbrauch gemessen haben. Insgesamt haben wir über 50.000 Code-Einreichungen über einen Zeitraum von zwei Monaten generiert.

#Zuverlässigkeit der Code-Generierung

Zuerst haben wir untersucht, wie zuverlässig Copilot beim Generieren von Code ist. Das bedeutet, wir haben geschaut, wie oft es nicht gelingt, für ein bestimmtes Problem Code zu erzeugen und wie viele Vorschläge es für jedes Problem geben kann. Basierend auf unseren Ergebnissen haben wir beobachtet, dass Copilot Schwierigkeiten hat, Code in Python3 zu generieren, mit vielen Fällen, in denen es keine Lösung produziert hat. Für Java und C++ hat Copilot fast nie Schwierigkeiten, Code zu generieren.

Die Anzahl der Vorschläge für jedes Problem variierte ebenfalls je nach Sprache. Insgesamt neigte Copilot dazu, mehr Vorschläge für Java- und C++-Probleme zu geben als für Python3 und Rust. Die durchschnittliche Anzahl der Vorschläge für Java und C++ lag bei etwa zehn pro Problem, während Python3 typischerweise etwa sechs Vorschläge hatte, unabhängig von der Schwierigkeit des Problems.

#Korrektheit des Codes

Als nächstes haben wir uns angeschaut, wie korrekt die Vorschläge von Copilot waren. Wir haben uns auf die integrierten Tests von LeetCode verlassen, um zu überprüfen, ob der von Copilot generierte Code richtig war. Eine Lösung wurde als "Korrekt" markiert, wenn sie alle Tests bestanden hat, als "Teilweise Korrekt", wenn sie einige Tests bestanden hat, und als "Inkorrekt", wenn sie keinen Test bestanden hat. Insgesamt haben wir festgestellt, dass die Lösungen von Copilot oft korrekt waren, insbesondere in Java und C++.

In Bezug auf Programmiersprachen hatten die Lösungen in Java und C++ die höchste Erfolgsquote. Python3 und Rust schnitten schlechter ab, was überraschend ist, da Python3 weit verbreitet ist. Wir vermuten, dass Copilot mit Python3 Schwierigkeiten hatte, weil es weniger Vorschläge generierte, was es weniger wahrscheinlich machte, eine korrekte Lösung zu finden.

Die Korrektheit der Lösungen von Copilot hing auch von der Schwierigkeit des Problems ab. Bei einfacheren Problemen schnitt Copilot besser ab, während die Erfolgsquote bei schwierigeren Problemen sank. Dieser Trend entspricht den Erfahrungen von Programmierern, bei denen schwierigere Probleme tendenziell für alle, einschliesslich KI, herausfordernder sind.

#Vorschlags-Rangordnung

Copilot bietet mehrere Vorschläge für jedes Programmierproblem, und wir haben analysiert, wie gut jeder Vorschlag je nach Rang abschneidet. Der erste Vorschlag (Rang 0) war oft der korrekteste, aber nicht immer der beste. In einigen Fällen hatten auch niedrigere-Rang Vorschläge korrekte Antworten.

Das bedeutet, dass es sich lohnt, bei der Nutzung von Copilot mehr als nur den ersten Vorschlag anzuschauen. Es gab Unterschiede in der Leistung der Vorschläge je nach Programmiersprachen; zum Beispiel war Rang 0 meistens der beste für Java und C++, das war jedoch nicht für Python3 und Rust der Fall, wo andere Ränge manchmal besser abschnitten.

#Problemtopics

LeetCode-Probleme sind in Themen wie Arrays, Strings und Trees kategorisiert. Wir haben untersucht, wie Copilot je nach diesen Themen abschnitt, um zu sehen, ob bestimmte Bereiche herausfordernder waren. Wir fanden heraus, dass Probleme mit Trees die schwierigsten für Copilot waren, partly weil sie oft Bilder in ihren Beschreibungen enthielten, die Copilot nicht interpretieren konnte.

Auf der anderen Seite hatten Probleme, die mit Sortierung zu tun hatten, wie Bucket Sort, eine hohe Korrektheitsrate. Insgesamt hatten Java und C++ in allen Themen eine bessere Leistung als Python3 und Rust.

#Effizienz des Codes von Copilot

Wir haben uns auch angeschaut, wie effizient der von Copilot generierte Code im Vergleich zu menschlichen Einreichungen war. Die Effizienz wurde in Bezug auf Laufzeit und Speicherverbrauch gemessen. Wir fanden heraus, dass der Code von Copilot oft effizienter war als die durchschnittliche menschliche Einreichung und innerhalb akzeptabler Grenzen lag.

Im Allgemeinen hatte der von Copilot generierte Code eine durchschnittliche Laufzeit, die ihn in die oberen Perzentilen im Vergleich zu menschlichen Einreichungen auf LeetCode einordnete. Das deutet darauf hin, dass Copilot nicht nur korrekten Code erstellt, sondern dies auch auf eine effiziente Weise tut, was bedeutet, dass er weniger Zeit und Speicher benötigt.

#Vergleiche mit früheren Forschungen

Diese Studie baut auf früheren Forschungen auf, die die Leistung von Copilot untersucht haben, jedoch mit kleineren Datensätzen. Unser grösserer Datensatz hat uns geholfen, herauszufinden, dass Copilot insgesamt besser abschneidet, besonders in Sprachen wie Java und C++. Frühere Studien konzentrierten sich nur auf die top-bewerteten Vorschläge, aber wir erweiterten unsere Analyse auf alle generierten Vorschläge, was zu einem umfassenderen Bild der Fähigkeiten von Copilot führte.

#Verständnis der Leistung von Copilot in Python3

Wir stellten fest, dass die Leistung von Copilot in Python3 nicht so stark war wie in anderen Sprachen. Obwohl es eine beträchtliche Menge an Python3-Code online gibt, könnte er aufgrund der Anzahl von Anfängern, die die Sprache verwenden, an Qualität mangeln. Viele dieser Anfänger schreiben weniger optimalen Code, was sich darauf auswirken könnte, wie gut Copilot gelernt hat, Lösungen zu generieren.

Ausserdem ist Python3 weniger streng als Sprachen wie Java und C++, was mehr Flexibilität beim Codieren ermöglicht. Diese Flexibilität könnte zu einer grösseren Bandbreite möglicher Lösungen führen, wodurch es für Copilot schwieriger wird, konsistent korrekten Code zu generieren.

#Bedrohungen für die Validität

Obwohl wir Schritte unternommen haben, um sicherzustellen, dass unsere Bewertung gründlich war, gibt es einige Einschränkungen. Die Tests von LeetCode decken möglicherweise nicht jeden Randfall ab, sodass es möglich ist, inkorrekte Lösungen falsch zu klassifizieren. Darüber hinaus sind nicht alle Einreichungen auf LeetCode von Menschen verfasst, da einige von anderen KI-Tools erstellt worden sein könnten. Dies könnte unsere Vergleiche verzerren.

Ausserdem basieren die Metrix, die zur Messung von Laufzeit und Speichereffizienz verwendet werden, auf den internen Systemen von LeetCode, die in ihrer Zuverlässigkeit variieren könnten. Schliesslich ist Copilot ein nicht-deterministisches Modell, was bedeutet, dass es bei denselben Eingaben unterschiedliche Ausgaben erzeugen kann, sodass unsere Ergebnisse möglicherweise nicht immer reproduzierbar sind.

#Fazit

Zusammenfassend liefert unsere Studie einen umfassenden Überblick darüber, wie GitHub Copilot bei der Generierung von Code für LeetCode-Probleme abschneidet. Wir fanden heraus, dass es im Allgemeinen zuverlässig ist und korrekte Lösungen produziert, insbesondere in Java und C++. Während Copilot in Python3 im Vergleich zu anderen Sprachen Schwierigkeiten hat, generiert es dennoch effizienten Code.

In Zukunft könnte es hilfreich sein, die Tests zu erweitern, um mehr Programmiersprachen und verschiedene Arten von Programmierherausforderungen einzubeziehen, um diese Ergebnisse weiter zu validieren. Unsere Ergebnisse können als Bezugspunkt für zukünftige Studien dienen, die die Fähigkeiten von KI-Tools wie Copilot in Programmierumgebungen untersuchen.