Confronto tra generazione di codice AI: GPT-3.5 vs. Bard

L'intelligenza artificiale (AI) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, soprattutto nel modo in cui capisce e genera il linguaggio umano. Con l'emergere di modelli di AI avanzati, c'è stata una spinta per vedere quanto bene questi modelli possano svolgere compiti specifici, compresa la Generazione di codice. Questo articolo si concentra su due modelli di AI, GPT-3.5 e Bard, e sulla loro capacità di creare codice Java a partire da descrizioni di funzioni.

#Scopo dello Studio

L'obiettivo di questo studio è confrontare le capacità di GPT-3.5 e Bard nella generazione di codice Java basato su descrizioni di funzioni. A questo scopo, abbiamo utilizzato descrizioni da un sito chiamato CodingBat, che offre vari problemi di programmazione per aiutare gli studenti a praticare il coding.

#Risultati Precedenti

Negli studi passati, i ricercatori hanno esaminato quanto bene i modelli AI possono ragionare su problemi matematici. Questi studi hanno spesso dimostrato che i modelli GPT si comportano meglio di altri nel rispondere a domande, anche in campi specializzati come la medicina. Inoltre, test precedenti hanno valutato come questi modelli si comportano nel superare esami complessi, mostrando risultati solidi.

#Come Funzionano i Modelli

Il modello GPT-3.5 fa parte di una famiglia più ampia di modelli di AI chiamati Generative Pre-trained Transformers. Questo modello è progettato per prevedere il testo ed è stato addestrato su una vasta gamma di testi da internet. Ha 175 miliardi di parametri, il che gli consente di creare risposte coerenti e significative. Tuttavia, non comprende veramente il contenuto; si basa su schemi appresi durante il suo addestramento.

Bard è un altro modello di AI avanzato che eccelle nella generazione di linguaggio naturale. Anche se non abbiamo tutti i dettagli su come funziona Bard, ha mostrato prestazioni forti in compiti che coinvolgono comprensione e generazione del linguaggio. Come GPT-3.5, anche Bard genera risposte basate su schemi nei dati di addestramento.

#Panoramica di CodingBat

CodingBat è una piattaforma online utile che fornisce problemi di coding principalmente in Java e Python. Include una varietà di problemi che variano in difficoltà e coprono molti concetti di programmazione. Gli utenti possono controllare le loro soluzioni in tempo reale, permettendo un feedback immediato.

#Ambito della Ricerca

In questo studio, ci siamo concentrati sulle capacità di generazione di codice di GPT-3.5 e Bard utilizzando descrizioni di funzioni da cinque sezioni di CodingBat. Ogni sezione rappresentava un diverso livello di complessità e argomento nella programmazione. Le cinque sezioni includevano:

1. Warmup: Sono funzioni Java di base che testano le abilità fondamentali di programmazione.

2. String-3: Questa sezione presenta problemi di stringa più difficili che spesso richiedono l'uso di cicli.

3. Array-3: Questa sezione presenta problemi di array più complessi che coinvolgono anche cicli e logica complicata.

4. Functional-2: Questi compiti coinvolgono l'uso di lambda Java per filtrare e mappare liste, testando le abilità di programmazione funzionale.

5. Recursion-2: Questa sezione contiene problemi più difficili che richiedono un pensiero ricorsivo, rendendoli particolarmente impegnativi.

Abbiamo raccolto tutte le descrizioni delle funzioni da queste sezioni e le abbiamo utilizzate come spunti per GPT-3.5 e Bard per generare codice Java. Dopo aver ricevuto il codice generato, l'abbiamo valutato per correttezza utilizzando i controlli forniti da CodingBat.

#Confronto delle Prestazioni

I risultati hanno mostrato differenze notevoli nelle prestazioni dei due modelli di AI nelle diverse sezioni di problemi.

#Sezione Warmup

Nella sezione Warmup, GPT-3.5 è riuscito a generare codice Java corretto per tutte le descrizioni delle funzioni. Tuttavia, Bard ha avuto difficoltà con alcune funzioni, risultando in codice errato per diversi spunti.

#Sezione String-3

La sezione String-3 ha coinvolto manipolazioni di stringhe più complesse. Anche in questo caso, GPT-3.5 è stato il performer più forte, con soluzioni corrette per quasi tutte le descrizioni. Bard, d'altra parte, è riuscito a generare codice corretto solo per un paio di problemi.

#Sezione Array-3

Nella sezione Array-3, che presentava problemi di array più difficili, GPT-3.5 ha mostrato risultati nettamente migliori rispetto a Bard. Bard non è riuscito a produrre codice corretto per nessuno dei problemi in questa sezione, evidenziando le sfide che ha affrontato con compiti complessi.

#Sezione Functional-2

Entrambi i modelli si sono comportati bene nella sezione Functional-2, generando codice corretto per tutte le descrizioni delle funzioni. Questo suggerisce una forza condivisa nella gestione dei concetti di programmazione funzionale.

#Sezione Recursion-2

Nella sezione Recursion-2, GPT-3.5 ha nuovamente superato Bard. Ha generato correttamente codice per la maggior parte delle funzioni fornite, mentre Bard è riuscito a produrre codice corretto solo per un problema e ha faticato con le restanti attività.

#Prestazione Complessiva

Nel complesso, GPT-3.5 ha avuto un tasso di correttezza di circa il 90.6%, mentre il tasso di correttezza di Bard era solo del 53.1%. Questo dimostra che GPT-3.5 ha una migliore capacità di generare codice Java corretto a partire da varie descrizioni di funzioni.

#Rappresentazione Grafica

Quando abbiamo esaminato le prestazioni visivamente, i risultati mostrano GPT-3.5 che si comporta costantemente bene in diverse categorie, specialmente nei compiti Warmup e Functional. Le prestazioni di Bard variavano di più, andando bene nei compiti più semplici ma affrontando notevoli difficoltà con problemi più complessi.

#Analisi Statistica

Per capire meglio le differenze tra i due modelli, abbiamo utilizzato un test statistico chiamato test di McNemar. Questo test aiuta a determinare se ci sono differenze significative nei tassi di successo dei due modelli. I risultati di questo test hanno mostrato una chiara differenza, confermando che GPT-3.5 ha avuto un tasso di successo più alto nella generazione di codice Java corretto rispetto a Bard.

#Esame degli Errori

Per illustrare le differenze, abbiamo esaminato un esempio specifico in cui Bard ha generato codice errato per una funzione chiamata front3. Il compito era di creare una nuova stringa composta da tre copie dei primi tre caratteri di una stringa data. La soluzione di Bard non era corretta, mentre GPT-3.5 ha prodotto l'output corretto.

#Validità dello Studio

Come per qualsiasi ricerca, ci sono preoccupazioni sulla validità dei risultati.

#Validità Interna

Una preoccupazione è che lo studio verifica solo la correttezza basata sui test di CodingBat. Questo significa che il codice potrebbe comportarsi in modo diverso con altri input. Inoltre, se i casi di test sono incompleti, potrebbe influenzare la valutazione.

#Validità Esterna

Per quanto riguarda la validità esterna, le descrizioni delle funzioni sono limitate ai problemi Java su CodingBat. I risultati potrebbero non applicarsi ad altri linguaggi di programmazione o a compiti più complessi.

#Validità Costruttiva

Questo studio considera solo la correttezza del codice generato, non altri aspetti importanti come efficienza o leggibilità. Questa limitazione significa che non possiamo valutare completamente la qualità del codice creato dai modelli di AI.

#Direzioni per la Ricerca Futura

Questo confronto fornisce un punto di partenza per comprendere come i modelli di AI si comportano nella generazione di codice. La ricerca futura potrebbe espandere questo analizzando vari fattori, come:

• Valutare il codice non solo per correttezza, ma anche per efficienza e leggibilità.
• Testare i modelli su altri linguaggi di programmazione e su tipologie di problemi più ampie.
• Conduzione di studi nel tempo per vedere come i modelli migliorano con l'evoluzione.

#Conclusione

In sintesi, GPT-3.5 e Bard sono stati confrontati in base alla loro capacità di generare codice Java a partire da descrizioni di funzioni. GPT-3.5 ha superato Bard in quasi tutte le categorie, con un tasso di correttezza del 90.6% rispetto al 53.1% di Bard. Entrambi i modelli hanno mostrato debolezze quando si trovano di fronte a problemi più complessi, sottolineando la necessità di un miglioramento continuo nella generazione di codice da parte dell'AI. Questa analisi serve come una base utile per studi futuri che mirano a comprendere meglio le capacità dell'AI nei compiti di programmazione. Attraverso ricerche continue, potremmo migliorare questi modelli, rendendoli più affidabili per assistere nei compiti di coding e migliorare la produttività nello sviluppo software.