Valutare le capacità di generazione di codice di GitHub Copilot

GitHub Copilot è uno strumento che aiuta i programmatori a scrivere codice suggerendo soluzioni basate sul contesto dato nei commenti del codice o nei nomi delle funzioni. Questo documento guarda a quanto bene Copilot riesce a creare codice testandolo su una piattaforma di codifica popolare chiamata LeetCode. Ci concentriamo su quattro linguaggi di programmazione: Java, C++, Python3 e Rust. Utilizzando un ampio set di problemi di codifica, vogliamo scoprire quanto sia affidabile Copilot nel generare codice, quanto siano corrette le sue suggerimenti e come le sue prestazioni varino a seconda del linguaggio di programmazione e della difficoltà del problema.

#Metodologia

Per analizzare le prestazioni di Copilot, abbiamo utilizzato il set di problemi di LeetCode, che include una varietà di sfide di codifica. Queste sfide sono suddivise in tre livelli di difficoltà: facile, medio e difficile, basati su quanto tempo ci vuole tipicamente per risolverle. I problemi facili sono quelli che possono essere risolti in meno di 15 minuti, i problemi medi richiedono meno di 40 minuti e i problemi difficili richiedono oltre 40 minuti. Tuttavia, questa classificazione non è sempre la stessa, a seconda di chi scrive il problema.

Abbiamo raccolto dati da 1760 problemi per ciascuno dei quattro linguaggi di programmazione. Per ogni problema, abbiamo chiesto a Copilot di generare quante più suggerimenti possibile e abbiamo testato queste suggerimenti per correttezza ed efficienza, misurando sia il tempo di esecuzione che l'uso della memoria. In totale, abbiamo generato più di 50.000 invii di codice in un periodo di due mesi.

#Affidabilità della generazione di codice

Per prima cosa, abbiamo esaminato quanto sia affidabile Copilot nella generazione di codice. Questo significa vedere quanto spesso non riesce a produrre codice per un problema particolare e quante suggerimenti può fornire per ciascun problema. In base ai nostri risultati, abbiamo notato che Copilot ha avuto difficoltà a generare codice in Python3, con molti casi in cui non ha prodotto una soluzione. Per Java e C++, Copilot raramente ha fallito nel generare codice.

Il numero di suggerimenti forniti per ogni problema variava anche a seconda del linguaggio. In generale, Copilot tendeva a dare più suggerimenti per problemi in Java e C++ rispetto a Python3 e Rust. Il numero medio di suggerimenti per Java e C++ era di circa dieci per problema, mentre Python3 aveva tipicamente circa sei suggerimenti indipendentemente dalla difficoltà del problema.

#Correttezza del codice

Successivamente, abbiamo analizzato quanto fossero corrette le suggerimenti di Copilot. Ci siamo affidati ai test integrati di LeetCode per controllare se il codice generato da Copilot fosse giusto. Una soluzione è stata contrassegnata come "Corretta" se ha superato tutti i test, "Parzialmente Corretta" se ha superato alcuni test e "Scorretta" se non ha superato nessun test. In generale, abbiamo trovato che le soluzioni di Copilot erano spesso corrette, specialmente in Java e C++.

In termini di linguaggi di programmazione, le soluzioni in Java e C++ avevano i tassi di successo più alti. Python3 e Rust hanno avuto prestazioni peggiori, il che è sorprendente poiché Python3 è ampiamente usato. Suspectiamo che Copilot abbia avuto difficoltà con Python3 perché ha generato meno suggerimenti, rendendo meno probabile trovare una soluzione corretta.

La correttezza delle soluzioni di Copilot dipendeva anche dalla difficoltà del problema. Per i problemi più facili, Copilot ha performato meglio, mentre per i problemi più difficili, il tasso di successo è diminuito. Questa tendenza si allinea con le esperienze di codifica umana, dove i problemi più difficili tendono ad essere più impegnativi per tutti, inclusi gli AI.

#Classifica delle suggerimenti

Copilot fornisce più suggerimenti per ogni problema di codifica, e abbiamo analizzato quanto bene ciascun suggerimento performasse in base al suo rango. Il primo suggerimento (rango 0) era spesso il più corretto, ma non sempre era il migliore. In alcuni casi, suggerimenti di rango più basso avevano anch'essi risposte corrette.

Questo significa che quando usi Copilot, vale la pena guardare più di un solo suggerimento. C'erano variazioni nelle prestazioni delle suggerimenti a seconda dei linguaggi di programmazione; ad esempio, mentre il rango 0 era il più comunemente il migliore per Java e C++, questo non era vero per Python3 e Rust, dove altri ranghi a volte performavano meglio.

#Argomenti dei problemi

I problemi di LeetCode sono categorizzati in argomenti come Array, String e Tree. Abbiamo esaminato come ha performato Copilot in base a questi argomenti per vedere se alcune aree erano più impegnative. Abbiamo trovato che i problemi che coinvolgono gli Tree erano i più difficili per Copilot, in parte perché spesso includevano immagini nelle loro descrizioni, che Copilot non riusciva a interpretare.

D'altra parte, i problemi relativi all'ordinamento, come il Bucket Sort, avevano un alto tasso di correttezza. In tutti gli argomenti, Java e C++ avevano generalmente migliori prestazioni rispetto a Python3 e Rust.

#Efficienza del codice di Copilot

Abbiamo anche guardato a quanto fosse efficiente il codice generato da Copilot rispetto ai contributi umani. L'efficienza è stata misurata in termini di tempo di esecuzione e utilizzo della memoria. Abbiamo trovato che il codice di Copilot era spesso più efficiente della media delle sottomissioni umane, rientrando bene nei limiti accettabili.

In generale, il codice generato da Copilot aveva un tempo di esecuzione medio che lo collocava nei percentili più alti rispetto alle sottomissioni umane su LeetCode. Questo suggerisce che Copilot non solo crea codice corretto, ma lo fa anche in modo efficiente, utilizzando meno tempo e memoria.

#Confronto con ricerche precedenti

Questo studio si basa su ricerche precedenti che hanno esaminato le prestazioni di Copilot, ma con dataset più piccoli. Il nostro dataset più ampio ci ha aiutato a scoprire che Copilot performa meglio nel complesso, particolarmente in linguaggi come Java e C++. Studi precedenti si sono concentrati solo sulle suggerimenti di alto rango, ma abbiamo ampliato la nostra analisi a tutte le suggerimenti generate, portando a una visione più completa delle capacità di Copilot.

#Comprendere le prestazioni di Copilot in Python3

Abbiamo notato che le prestazioni di Copilot in Python3 non erano forti quanto in altri linguaggi. Sebbene ci sia una notevole quantità di codice Python3 disponibile online, potrebbe mancare di qualità a causa del numero di principianti che usano il linguaggio. Molti di questi principianti scrivono codice meno ottimale, il che potrebbe influenzare quanto bene Copilot abbia imparato a generare soluzioni.

Inoltre, Python3 è meno restrittivo rispetto a linguaggi come Java e C++, consentendo maggiore flessibilità nella codifica. Questa flessibilità potrebbe portare a una gamma più ampia di possibili soluzioni, rendendo più difficile per Copilot generare codice corretto in modo consistente.

#Minacce alla validità

Sebbene abbiamo fatto passi per garantire che la nostra valutazione fosse approfondita, ci sono alcune limitazioni. I test di LeetCode potrebbero non coprire ogni caso particolare, quindi c'è la possibilità di classificare erroneamente soluzioni scorrette. Inoltre, non tutte le sottomissioni su LeetCode sono scritte da umani, poiché alcune potrebbero essere prodotte da altri strumenti AI. Questo potrebbe distorcere i nostri confronti.

In aggiunta, le metriche utilizzate per misurare l'efficienza del tempo di esecuzione e della memoria si basano sui sistemi interni di LeetCode, che potrebbero variare in affidabilità. Ultimo, Copilot è un modello non deterministico, il che significa che potrebbe produrre output diversi ogni volta per lo stesso input, quindi i nostri risultati potrebbero non essere sempre riproducibili.

#Conclusione

In sintesi, il nostro studio fornisce una panoramica completa di come GitHub Copilot performa nella generazione di codice per i problemi di LeetCode. Abbiamo trovato che è generalmente affidabile e produce soluzioni corrette, specialmente in Java e C++. Anche se Copilot ha difficoltà in Python3 rispetto ad altri linguaggi, genera comunque codice efficiente.

In futuro, sarebbe utile espandere i test per includere più linguaggi di programmazione e diversi tipi di sfide di codifica per validare ulteriormente questi risultati. I nostri risultati possono servire come punto di riferimento per studi futuri che esaminano le capacità di strumenti AI come Copilot negli ambienti di codifica.