MMCode: Uniendo texto y visuales en la codificación

Programar se trata de convertir requisitos complejos en código. Para facilitar esto, los desarrolladores suelen usar visuales como imágenes y diagramas. Recientemente, muchos modelos que combinan texto e imágenes han demostrado que pueden manejar cosas como el razonamiento visual. Sin embargo, todavía no sabemos qué tan buenos son estos modelos para usar visuales y generar código.

#Conjunto de Datos MMCode

Para investigar esto, creamos MMCode. Este conjunto de datos está diseñado para evaluar qué tan bien los modelos pueden resolver problemas de programación que involucran tanto texto como imágenes. MMCode incluye más de 3,500 problemas y más de 6,600 imágenes tomadas de competiciones de codificación reales.

#Desafíos en la Generación de CódigoMultimodal

Nuestra investigación muestra que incluso los mejores modelos actuales tienen dificultades para resolver estos problemas. Esto revela una brecha en la capacidad de estos modelos para manejar información visual en la generación de código. Esperamos que MMCode inspire a otros a mejorar los modelos que pueden trabajar con texto e imágenes.

#Importancia de las Ayudas visuales en Programación

Al programar, los desarrolladores necesitan seguir especificaciones estrictas para crear código funcional. Este proceso a menudo se beneficia de ayudas visuales. Al incluir imágenes en los problemas, podemos hacer que los requisitos sean más claros y mejorar la forma en que los modelos entienden y generan soluciones.

#El Auge de las Herramientas de Generación de Código

Con los avances en grandes modelos de lenguaje enfocados en la codificación, han surgido muchas herramientas nuevas. Estas herramientas muestran un gran potencial para mejorar la eficiencia en la codificación y reducir errores. Pero están diseñadas principalmente para entradas de texto y no pueden interpretar los visuales más complejos que a menudo acompañan las tareas de programación.

#Modelos Multimodales Emergentes

Al mismo tiempo, han aparecido modelos más sofisticados que combinan texto e imágenes. Estos modelos, como GPT-4V y Gemini, han logrado un progreso significativo, pero no se han probado extensamente para su capacidad de generar código a partir de entradas visuales. Este estudio tiene como objetivo llenar esa brecha.

#Descripción General de MMCode

MMCode consta de 3,548 preguntas con 6,620 imágenes recolectadas de diez sitios web de codificación. Cubre una amplia gama de temas, desde conceptos básicos de codificación hasta problemas matemáticos complejos. El código generado a partir de estos problemas se revisa rigurosamente frente a casos de prueba para asegurar su precisión.

#Resultados Experimentales

Nuestros experimentos mostraron que los modelos más recientes, incluidos GPT-4V y Gemini, tienen problemas con los problemas de MMCode, logrando tasas de éxito bajas. Esto indica una necesidad urgente de modelos que puedan procesar y utilizar efectivamente la información visual en tareas de codificación.

#Trabajos Relacionados

El campo de la codificación y el aprendizaje automático ha visto numerosos avances en los últimos años. Los modelos diseñados específicamente para la codificación, conocidos como Code LLMs, han hecho progresos impresionantes. Sin embargo, sus limitaciones en el procesamiento de imágenes obstaculizan su efectividad en situaciones de codificación del mundo real.

#Referencias de Codificación

Para seguir el progreso de los modelos de generación de código, se han establecido varias referencias. Estas referencias se enfocan típicamente en tareas basadas en texto. Sin embargo, MMCode cambia el enfoque a problemas que integran tanto texto como imágenes, proporcionando una nueva forma de evaluar las capacidades del modelo.

#Razonamiento con Contextos Visuales

Muchos modelos más nuevos han sido probados en sus habilidades de razonamiento utilizando datos visuales. Conjuntos de datos como ScienceQA y MathVista evalúan estas capacidades a través de varias tareas. MMCode se basa en esto al requerir que los modelos no solo razonen, sino que también generen código funcional basado en pistas visuales.

#Proceso de Recolección de Datos

MMCode se creó a través de un riguroso proceso de recolección de datos. Incluyó múltiples etapas, como la recopilación de datos en bruto de plataformas de codificación, filtrado por calidad y revisión humana para asegurar que las imágenes relevantes acompañaran a los problemas.

#Recolección de Preguntas de Plataformas de Codificación

Las preguntas en MMCode fueron recolectadas de una variedad de plataformas de codificación, incluyendo AtCoder, CodeChef y LeetCode. Esta colección diversa asegura una amplia gama de estilos y dificultades de problemas.

#Filtrado y Anotación

Después de reunir los datos, pasaron por varios pasos de filtrado para eliminar contenido irrelevante o de baja calidad. Los anotadores humanos jugaron un papel crucial en la categorización de imágenes para facilitar el análisis basado en diferentes tipos de información visual.

#Estadísticas del Conjunto de Datos

Una vez completado, el conjunto de datos de MMCode contenía miles de problemas, destacando su diversidad y complejidad. La mayoría de las preguntas incluyen al menos una imagen relacionada, confirmando el valor de los elementos visuales en la resolución de tareas de programación.

#Pipeline de Pruebas

Para asegurar la precisión del código generado, MMCode emplea un estricto pipeline de pruebas. Las soluciones generadas se compilan y ejecutan, verificando sus salidas contra casos de prueba establecidos. Solo las soluciones que pasan todas las pruebas se consideran correctas.

#Evaluación de Modelos Solo de Texto

Además de probar modelos multimodales, también evaluamos modelos tradicionales solo de texto. Esta comparación ayuda a resaltar las diferencias en el rendimiento entre los modelos diseñados para entrada de texto y aquellos que manejan tanto texto como imágenes.

#Pruebas de Modelos Multimodales Grandes

Evaluamos varios modelos multimodales populares para ver qué tan bien se desempeñan en MMCode. Estos incluyen tanto modelos propietarios como alternativas de código abierto. El rendimiento se midió según la capacidad de los modelos para generar código correcto a partir de entradas mixtas.

#Hallazgos Analíticos

Los resultados muestran que MMCode presenta un desafío significativo para todos los modelos probados. La alta complejidad de los problemas y la necesidad de interpretar datos visuales conducen a bajas tasas de aprobación en general.

#Distribución y Análisis de Errores

Al analizar los errores cometidos por varios modelos, encontramos que entender el propio enunciado del problema es un desafío común. Muchos modelos producen una salida que se compila pero no arroja los resultados correctos.

#Estudios de Caso de Código Generado

Examinamos casos específicos de código generado por modelos para identificar errores comunes. Estos errores variaban desde lógica ineficiente hasta simples errores en el nombrado de variables, destacando áreas donde los modelos necesitan mejorar.

#Importancia de la Investigación Futura

MMCode se presenta como una base para futuras investigaciones en el campo de la generación de código a partir de entradas multimodales. A medida que la codificación se vuelve cada vez más compleja, mejorar la capacidad de los modelos para manejar información visual será crucial.

#Conclusión

Como se demuestra por los desafíos presentados en MMCode, los modelos actuales necesitan un desarrollo significativo para utilizar efectivamente la información visual en tareas de programación. Al compartir este conjunto de datos, esperamos promover la investigación destinada a mejorar las habilidades de la IA para manejar escenarios de codificación complicados que involucren tanto texto como imágenes.

#Llamado a la Acción para Investigadores

Invitamos a los investigadores a utilizar MMCode en sus experimentos para explorar más el potencial de los modelos multimodales en aplicaciones de codificación. Juntos, podemos avanzar en las capacidades de la IA en programación y más allá.