Evaluando Asistentes de Programación: GPT-4 vs. GPT-3.5

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como GPT-4 y GPT-3.5 se han vuelto herramientas populares para tareas de programación. Ahora la gente usa estos modelos para ayudar a escribir código, depurar problemas y responder preguntas sobre programación. Este artículo analiza qué tan bien funcionan estos modelos en estas tareas, centrándose en sus fortalezas y debilidades.

#¿Qué Son los Modelos de Lenguaje Grande?

Los Modelos de Lenguaje Grande son programas de computadora avanzados entrenados con un montón de datos de texto. Aprenden a predecir la siguiente palabra en una oración, lo que les permite generar respuestas coherentes. Este entrenamiento les ayuda a asistir a los usuarios en diversas tareas, incluida la programación.

#El Papel de GPT-4 y GPT-3.5

Tanto GPT-4 como GPT-3.5 están diseñados para ayudar a los programadores. Pueden responder preguntas sobre codificación, generar fragmentos de código y depurar código existente. Su capacidad para entender y producir texto similar al humano los convierte en herramientas valiosas para el desarrollo de software.

#Probando los Modelos

Para ver cuán efectivos son estos modelos como asistentes de codificación, hicimos pruebas en tres tareas principales:

1. Responder Preguntas de Programación.
2. Crear nuevo código.
3. Depurar código existente.

Decidimos enfocarnos en Java como el lenguaje de programación para nuestras pruebas porque es ampliamente utilizado y tiene una sintaxis y semántica específicas.

#Tarea 1: Responder Preguntas

Hicimos tres preguntas relacionadas con la programación a los modelos:

1. "¿Java soporta pasar una función como argumento a una función? ¿Cuál es la sintaxis?"
2. "Considera el código: System.out.print(s==s1+' '+s.equals(s1)); esperaba que mostrara dos valores booleanos, pero solo muestra uno. ¿Por qué?"
3. "¿Cuál es la diferencia entre métodos por defecto y métodos no abstractos en Java?"

Tanto GPT-3.5 como GPT-4 respondieron satisfactoriamente a todas estas preguntas. Las respuestas fueron evaluadas por un experto, confirmando su precisión y claridad.

#Tarea 2: Asistencia en Desarrollo de Código

Para la segunda tarea, evaluamos cuán bien los modelos podían ayudar con el desarrollo de código. Nos enfocamos en dos desafíos específicos:

1. Implementar una función de potencia.
2. Crear un juego de tic-tac-toe.

#Función de Potencia

El primer desafío pedía una función que calcula la potencia de un número real elevado a un exponente entero sin usar funciones integradas. Esta tarea suena simple, pero puede volverse complicada por la necesidad de precisión en los cálculos.

Ambos modelos entregaron implementaciones usando un método eficiente llamado exponenciación por cuadrados. Sus soluciones eran casi idénticas en estructura. Comparamos la precisión de sus resultados con una función de potencia estándar en Java. La desviación promedio de sus resultados fue mínima, mostrando su fiabilidad.

#Aplicación de Tic-Tac-Toe

El segundo desafío consistía en construir un juego de tic-tac-toe con requisitos específicos. Queríamos asegurarnos de que los modelos entendieran la tarea y no solo proporcionaran soluciones listas para usar.

GPT-4 generó con éxito una aplicación completa y funcional que cumplía con todos los requisitos especificados. La calidad de su código era alta, demostrando buenas prácticas y estructura.

Por otro lado, GPT-3.5 enfrentó algunos desafíos iniciales. Al principio, produjo código con errores de compilación. Sin embargo, después de un poco de comunicación para corregir estos problemas, GPT-3.5 finalmente entregó una versión funcional.

Además, les pedimos a ambos modelos que agregaran un jugador artificial usando el algoritmo minimax, conocido por tomar decisiones óptimas en juegos. GPT-4 completó esta tarea fácilmente, mientras que GPT-3.5 tuvo dificultades, proporcionando al final una versión defectuosa. Esto ilustra las capacidades más fuertes de GPT-4 en tareas complejas.

#Tarea 3: Asistencia en Depuración

Para la depuración, probamos las habilidades de los modelos en dos tipos de errores: excepciones y errores lógicos.

#Manejo de Excepciones

Presentamos un fragmento de código que causó un IndexOutOfBoundsException. Ambos modelos explicaron correctamente la causa del error y ofrecieron soluciones. GPT-3.5 sugirió un enfoque usando un Iterador, mientras que GPT-4 proporcionó dos alternativas, demostrando su capacidad para pensar críticamente sobre el problema.

#Arreglando Errores Lógicos

En la segunda tarea de depuración, proporcionamos código con un error lógico que producía una salida incorrecta. Ambos modelos identificaron correctamente los problemas principales y sugirieron correcciones. Señalaron un problema en la forma en que se usaba la función de redimensionamiento, aunque sus sugerencias sobre esa función estaban algo desorientadas.

#Resultados de las Pruebas

Las pruebas mostraron que tanto GPT-3.5 como GPT-4 son asistentes de codificación competentes, pero GPT-4 superó a GPT-3.5 en varias áreas. En responder preguntas, ambos modelos se desempeñaron bien. Sin embargo, cuando se trató de desarrollar código y depurar problemas, GPT-4 demostró mayor fiabilidad y precisión.

#¿Qué Significa Esto para los Desarrolladores?

Los avances en LLMs como GPT-4 tienen implicaciones significativas para los desarrolladores. Ofrecen un recurso valioso para ayudar en tareas de codificación, ahorrando tiempo y reduciendo la carga de trabajo de los programadores humanos. La capacidad de generar rápidamente código y depurar problemas significa que los desarrolladores pueden centrarse en cuestiones más complejas que requieren inteligencia humana.

#Preocupaciones sobre el Futuro

Aunque estas herramientas son útiles, hay preocupaciones sobre su impacto en el mercado laboral para programadores. Algunos temen que la automatización aumentada en la codificación pueda llevar a menos empleos. Sin embargo, el consenso es que estos modelos aumentarán las capacidades humanas, en lugar de reemplazarlas por completo.

#Conclusión

GPT-4 y GPT-3.5 representan una nueva frontera en la asistencia de codificación. Pueden responder preguntas de manera eficiente, producir código y depurar programas existentes. Sin embargo, está claro que GPT-4 es el modelo más capaz cuando se trata de tareas complejas. A medida que estas tecnologías continúen evolucionando, desempeñarán un papel cada vez mayor en el desarrollo de software, transformando la forma en que los programadores trabajan e interactúan con los procesos de codificación.

El futuro sigue siendo incierto, pero una cosa está clara: estas herramientas pueden mejorar la productividad y ayudar en el proceso de codificación, convirtiéndolas en activos invaluables en el panorama de programación actual.