Presentando CatCode: Un Nuevo Marco de Evaluación para LLMs

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT se han vuelto buenos mezclando código y texto. Esto significa que pueden entender y escribir tanto código de programación como lenguaje humano normal. Sin embargo, evaluar qué tan bien estos modelos pueden trabajar con código y texto juntos es un reto. Los métodos de evaluación actuales no cubren completamente esta mezcla, y muchos carecen de un estándar claro. Para abordar este problema, sugerimos un nuevo marco de evaluación llamado CatCode.

#¿Por qué evaluar LLMs en código y texto?

Los LLMs han mostrado grandes resultados como asistentes de programación. Pueden generar, explicar y traducir código de manera efectiva. Por ejemplo, un modelo llamado AlphaCode logró un buen ranking en competiciones de programación. Herramientas como Copilot, que usa Codex, también brindan un gran apoyo para escribir y editar código.

Lo que hace que estos modelos se destaquen es su capacidad para procesar el lenguaje humano junto con el código. Esta habilidad permite que muchos usuarios se involucren en la programación sin necesidad de un conocimiento técnico profundo. Por lo tanto, una evaluación completa de estas habilidades mixtas puede llevar a mejores conocimientos y mejoras.

#Retos actuales en la evaluación

Los investigadores han hecho varios intentos para evaluar las habilidades de codificación de los LLMs. Sin embargo, muchos métodos existentes o no cubren suficientes tareas o carecen de estandarización. Algunos marcos se centran principalmente en emparejar fragmentos de código (como CodeBLEU), pero a menudo pasan por alto los significados más profundos del comportamiento del código. Otros, como los métodos basados en ejecución (MBXP y MultiPL-E), se dirigen principalmente a la generación y Traducción de código, sin proporcionar una imagen completa.

Las evaluaciones basadas en tareas, como CodeXGLUE, también existen, pero varían demasiado en conjuntos de datos y APIS, lo que complica las evaluaciones completas. En resumen, la necesidad de un marco de evaluación estandarizado que pueda manejar la mezcla de lenguaje natural y código es clara.

#El marco CatCode

Para crear un método de evaluación más robusto y estandarizado, proponemos usar la teoría de Categorías. La teoría de categorías es una rama de las matemáticas que trata sobre las relaciones entre diferentes elementos. Al aplicar sus conceptos, podemos describir mejor las interacciones entre las prácticas de codificación y el lenguaje humano.

En nuestro marco, los elementos de código y lenguaje se tratan como categorías. Dentro de estas categorías, podemos definir objetos (fragmentos de código, descripciones en lenguaje) y Morfismos (transformaciones entre fragmentos de código). Los funtores representan los mapeos entre estas categorías.

#Componentes clave de CatCode

1. Categorías: Estas incluyen lenguajes de programación (PLs) y lenguajes naturales (NLs). Cada lenguaje de programación tiene su propia categoría con diferentes objetos de código que representan programas funcionalmente equivalentes.

2. Morfismos: Estos son cambios o transformaciones realizadas en fragmentos de código. Los auto-morfismos no cambian la función del código, mientras que otros pueden modificarlo.

3. Functores: Estas funciones mapean objetos y morfismos de una categoría a otra, permitiendo tareas como la traducción de código y la generación de explicaciones.

#Plataforma de evaluación estandarizada

CatCode introduce una plataforma de evaluación estructurada que consta de tres aspectos principales: definición de datos, formulación de tareas y APIs. Esto asegura consistencia en diferentes evaluaciones y apoya varias tareas de codificación.

#Definición de datos

Los conjuntos de datos iniciales incluirán una mezcla de código y lenguaje natural. Definiciones claras son esenciales para asegurar que los diferentes elementos puedan trabajar juntos. Por ejemplo, el código puede estar en diferentes lenguajes de programación, y el lenguaje natural puede servir para diversos propósitos, como describir declaraciones de problemas o comentar el código.

Al definir cuidadosamente estos conjuntos de datos, podemos asegurar que diferentes fuentes de información puedan ser comparadas y analizadas con precisión.

#Formulación de tareas

Usando la perspectiva categórica, podemos definir diversas tareas relacionadas con el código. Este enfoque estructurado permite formulaciones más flexibles y generalizadas. Seleccionamos cuidadosamente qué información debe ser alimentada al modelo, asegurando claridad y enfoque en cada tarea. Los prompts están diseñados para guiar al modelo a través de tareas de codificación específicas y expectativas.

#APIs

Se definirá un conjunto de APIs estandarizadas (interfaces de programación de aplicaciones) para promover una integración más fácil y uniformidad en las pruebas. Estas APIs permiten que diferentes modelos trabajen dentro del marco de evaluación sin problemas. También pueden extraer la información necesaria de los modelos para evaluar el rendimiento con precisión.

#Preguntas de investigación clave

Al construir el marco CatCode, nos enfocamos en tres preguntas de investigación clave (RQs):

1. ¿Puede el modelo identificar con precisión funciones de codificación y sus diferencias y similitudes?
2. ¿Puede el modelo traducir código entre diferentes lenguajes de programación?
3. ¿Puede el modelo reproducir código basado en sus explicaciones?

Estas preguntas orientadoras ayudan a dirigir nuestras evaluaciones y refinar aún más el marco.

#Experimentos realizados

Realizamos tres series de experimentos para probar el marco y evaluar las capacidades de varios LLMs.

#Experimento 1: Identificación de morfismos en código

Este experimento se centra en qué tan bien los modelos pueden reconocer cambios realizados en el código. Probamos varios morfismos (transformaciones) dentro de fragmentos de código.

Específicamente, analizamos transformaciones locales (cambios pequeños) y transformaciones globales (cambios más grandes que pueden alterar la función). Observamos cómo respondieron los LLMs a estos cambios y su capacidad para distinguir entre fragmentos de código funcionalmente equivalentes y diferentes.

#Experimento 2: Traducción de código

A continuación, examinamos las habilidades de los modelos para traducir código de un lenguaje de programación a otro. Para esta prueba, aislamos el código sin prompts en lenguaje natural para asegurar que los modelos se centraran en los aspectos de codificación.

Proporcionamos a los modelos código Java y les pedimos que lo tradujeran a Python y JavaScript. Evaluamos cuán exactamente pudieron completar esta tarea y anotamos errores comunes.

#Experimento 3: Explicación y reproducción de código

En el último experimento, probamos la capacidad de los modelos para explicar código en lenguaje natural y luego generar el código equivalente a partir de esa explicación. Esta tarea dual examinó qué tan bien los modelos preservaron la información a lo largo del proceso de explicación y reproducción.

#Resultados y observaciones

#Identificación de morfismos

Al identificar morfismos, descubrimos que los modelos pudieron identificar algunas transformaciones locales de manera efectiva. Sin embargo, tuvieron problemas con transformaciones globales y la distinción entre código funcionalmente equivalente y diferente.

En general, aunque los modelos mostraron potencial en entender cambios locales, su rendimiento disminuyó cuando se trató de transformaciones más grandes y complejas.

#Traducción de código

Cuando se trató de traducir código, los resultados indicaron que modelos como ChatGPT se desempeñaron mejor que otros. Pudieron mantener precisión en estructuras más simples, pero enfrentaron desafíos significativos con patrones de codificación más complejos.

Muchos errores provinieron de desajustes en los tipos de datos entre lenguajes de programación, destacando la necesidad de verificaciones más precisas en la traducción de código.

#Explicación y reproducción

Al evaluar la capacidad de los modelos para explicar y reproducir código, encontramos que muchas veces los modelos perdieron información crucial durante el proceso. Las tasas de éxito en reproducir código correcto a partir de explicaciones fueron significativamente más bajas en comparación con las tareas de traducción, revelando una brecha en el rendimiento.

Los problemas comunes incluyeron errores en la identificación de detalles clave sobre la funcionalidad del código durante la etapa de explicación, lo que afectó la precisión de la reproducción.

#Limitaciones y trabajo futuro

Aunque CatCode muestra promesa, también tiene limitaciones. Se necesita una exploración más profunda de propiedades más complejas de la teoría de categorías para desbloquear su potencial completo. Pruebas más rigurosas y la expansión de tipos de tareas también ayudarán a refinar el marco de evaluación.

La investigación futura debería centrarse en cómo los prompts afectan el rendimiento del modelo y explorar qué combinaciones producen los resultados más precisos. Además, aumentar la variedad de modelos probados ayudará a ampliar la comprensión de sus capacidades y limitaciones.

#Conclusión

La introducción de CatCode ofrece una nueva forma de ver y evaluar el rendimiento de los LLM en tareas de codificación que mezclan código y lenguaje natural. Al integrar conceptos de teoría de categorías, creamos un marco estandarizado que puede adaptarse a nuevos conjuntos de datos y tareas.

Este trabajo es un paso esencial hacia evaluaciones más matizadas y robustas de los LLMs, ofreciendo valiosos conocimientos para investigadores y desarrolladores. Al continuar refinando estos métodos, podemos mejorar cómo entendemos la interacción entre codificación y lenguaje natural, allanando el camino para herramientas de IA aún más avanzadas en el futuro.

#Detalles de implementación

Para aquellos interesados en aplicar el marco CatCode, se describirán claramente los pasos y directrices de implementación. Esto asegura que otros investigadores puedan replicar el proceso de evaluación y contribuir al desarrollo continuo de las evaluaciones de LLM.

El marco proporciona las herramientas necesarias para evaluar qué tan bien los modelos pueden entender y producir código mientras interactúan con el lenguaje natural. Al establecer directrices claras, invitamos a una mayor colaboración e innovación en esta emocionante área de la investigación en IA.