コード生成における大規模言語モデルの評価

大規模言語モデル（LLM）であるChatGPTやGitHub Copilotがソフトウェアの作成方法を変えつつあるんだ。自動でコードを生成できるから、迅速なプロトタイピングや教育、開発者の作業効率を上げるのに役立つ。でも、生成されたコードが人間が書いたコードと比べてどれだけ正確で質が高いかに注目しないといけないよね。

この記事では、これらのLLMがコードを生成する能力を調べて、テストを行った結果を見ていくよ。ChatGPTとGitHub CopilotがJavaとPythonでシンプルなアルゴリズムとその単体テストを作成する実験をして、その生成されたコードの正確さと質を分析したんだ。2つのモデルの違いだけでなく、プログラミング言語や時期による違いも明らかになったよ。

#コード生成の重要性

AIは現代のソフトウェア開発に欠かせない存在になってきた。バグを見つけたり、プログラムを分析したり、自動テストやコード生成のためのAIコーディングツールが作られている。大規模言語モデルの進化により、完全自動のコード生成の可能性が近づいてるんだ。

これらのモデルには異なる期待がある。プログラミングをもっと簡単で早くしてくれると信じている人もいれば、人間のプログラマーが不要になるのではと心配する人もいる。このことから、これらのモデルがどれほど高度なのか疑問が生じてる。きれいで正確なコードを生成できるのか？ 生成されたコードが期待通りに動くことを保証するテストも生成するのか？ プログラミング言語ごとのモデルの効果に差はあるのか、また時間とともに良くなっているのか？

#現在の研究の制限

この研究にはいくつかの制限がある。教科書によく載っている基本的なアルゴリズムに焦点を当てたため、モデルにとっては有利に働いたかもしれない。研究は開発者に人気のJavaとPythonの2つの言語に限られていたんだ。これらの言語を選んだのは、コンパイル言語（Java）とインタプリタ言語（Python）を含めるため。

さらに、検討されたモデルはChatGPTとGitHub Copilotの2つだけだから、他のモデルは異なるパフォーマンスを示すかもしれない。結果を解釈する際にはこの制限を忘れないようにしよう。

#大規模言語モデルとは？

大規模言語モデル（LLM）は、言語を扱うために設計されたAIの一種。これらのモデルは機械学習技術と深層ニューラルネットワークを使って構築されてるだ。大量のテキストデータで訓練されて、言語を理解し生成する能力が向上している。通常の言語モデルとLLMの違いは、使用される訓練データの量なんだ。LLMはその能力を発展させるためにもっと多くのデータが必要。

ChatGPTはOpenAIによって開発されたLLMの一例。ユーザーはチャットボットインターフェースを通じてChatGPTと対話できて、会話のような体験ができる。特にコードを書くために設計されてるわけじゃないけど、ユーザーのプロンプトに基づいてコードを生成できるよ。

一方、GitHub Copilotはコーディング用に作られてる。開発環境でコードを書くときに、コードスニペットや関数を提案してくれる。既存のコーディングパターンから学習して、そのデータに基づいて提案を生成するんだ。

#研究の質問

この研究は、コード生成におけるLLMベースのツールの能力について3つの主要な質問に答えることを目指している：

1. これらのツールはどれだけ正確でクリーンなコードを生成できるのか？
2. 2つのモデルの間でパフォーマンスに大きな違いはあるのか？
3. 様々なプログラミング言語でどう比較できるのか？

これらのツールへの急速な成長と関心を考えると、時間の経過にわたってそのパフォーマンスを評価するための枠組みを持つことが重要だ。

#研究方法論

LLMのパフォーマンスを評価するために、異なるプログラミング言語でコードを生成するように指示した。生成されたコードはアルゴリズムの実装か、そのアルゴリズムのための単体テストのセットだった。コードの正確さと質を判断するために、様々なメトリックを使用して評価された。

研究では、探索やソートアルゴリズムを含む12の有名なアルゴリズムを選んだ。これらは一般的で、モデルが似たような例で訓練されているかを確認するのに役立つんだ。

#コード生成のプロンプト

LLMには、モデルが生成する必要のあるアルゴリズムに関する詳細を含む特定のプロンプトが与えられた。これらのプロンプトにはアルゴリズム名、クラス構造、その他の必要な詳細が含まれていた。それぞれのモデルには、プログラミング言語に基づいた特別なプロンプトが与えられたよ。

単体テストを生成するためには、3つの異なるアプローチが取られた。最初のアプローチは、アルゴリズムの構造だけをプロンプトとして提供した。2番目と3番目のアプローチでは、アルゴリズムの参照実装を含めて単体テストの生成をガイドした。

#LLMでのコード生成

コードはChatGPTのウェブインターフェースを使用して生成された。各生成は新しいチャットウィンドウで行われて、応答の独立性を保つようにした。事前に準備されたプロンプトがチャットに入力され、出力は望ましいアルゴリズムのコード実装だった。

GitHub Copilotでコードを生成するにはいくつかの特定の要件があった。現在のファイルからコンテキストを引き出すため、環境を設定してコードサンプルの独立性を確保した。生成プロセスは、複数の提案を同時に作成できるように合理化された。

#手動修正

コード生成中、両モデルがコンパイルや解釈できないコードを生成することが時々あった。そういった場合は、生成されたコードが正しく動作するように手動で修正を加えた。重要な修正、例えば不足しているインポート文の追加などが行われて、結果が比較可能になるようにしたんだ。

単体テストについては、生成されたコードが通らなかった場合は修正を行った。ただし、未完成のアサーションは結果を歪めないように削除した。元の生成されたコードをできるだけ保持するように注意深く修正したよ。

#評価メトリック

生成されたコードを評価するためにいくつかの基準が開発された。最初の基準はコードの正確さで、生成されたコードが特定の要件を満たしているか、事前定義されたテストに合格したかを確認した。次に、コードの質は、生成されたコードが良好なプログラミングの実践やガイドラインにどれだけ従っているかを見た。

もう一つの重要なメトリックがコードカバレッジで、単体テストによってどれだけのコードがテストされたかを測定した。生成されたコードに対する変更の数も記録して、コードを機能させるためにどれだけ手動の努力が必要だったかを確認した。

#実験の実施

実験では、ソースコードと単体テストの両方を生成することが行われた。各アルゴリズムについて、両LLMを使って合計50サンプルが生成されて、評価用の大規模なデータセットが得られた。同様の手順が単体テストでも繰り返され、アプローチごとに複数のサンプルが生成された。

コードサンプルを生成した後、自動化ツールがコードの正確さと質を分析して比較用の結果を出したよ。

#研究の結果

実験の結果は、LLMがコードを生成する能力について興味深い発見を示した。

#ソースコード生成

#コードの正確さ

結果は、両LLMが正しいJavaおよびPythonコードを生成できることを示していた。でも、ChatGPTは両方の言語でGitHub Copilotを上回る正確さを示したよ。

#コードの質

両モデルは定められたガイドラインに従って高品質なコードを生成した。JavaではChatGPTとGitHub Copilotの質は似ていたけど、PythonではCopilotが少し良かった。

#JavaとPythonの比較

全体的に見ると、Javaは正確さと質の面でPythonよりも良い結果を出した。どちらのモデルもJavaコードの生成がより効果的だったよ。

#テストケース生成

#テストケースのコードの正確さ

生成されたテストケースの正確さは、両モデルとも期待以下だった。Copilotは両言語の3つのアプローチでChatGPTよりもやや良いパフォーマンスを示したよ。

#テストカバレッジ

生成されたJavaの単体テストのテストカバレッジは一般的に低く、両モデルのパフォーマンスは似ていた。しかし、Pythonを調べたところ、どちらのモデルもより良いカバレッジを示したんだ。

#修正の必要性

テストケースへの修正は最小限で、手動の調整が必要な量において両モデルにわずかな違いが見られた。

#時間経過による違い

以前の研究と結果を比較したところ、ChatGPTは改善が見られた一方で、Copilotは正確さが安定していることが分かった。質の測定では、Copilotが時間とともに改善していることが示された。

#結論

結果から、大規模言語モデルがコードを生成できるとはいえ、正確さにおいてはまだ人間のパフォーマンスには及ばないことがわかった。ChatGPTは正しいコードを生成する能力が強いけど、どちらのモデルも高品質なコードを生成する。ただし、テストケース生成ではGitHub Copilotがわずかに正確さで優位だが、どちらのモデルも改善の余地がある。

今後の研究がLLMのソフトウェア開発における可能性をよりよく理解するために重要だ。これらのモデルがどのようにコードとテストを生成するかの進展はまだまだありそうで、時間の経過に伴う彼らの効果を評価することが必要だね。

#今後の方向性

さらなる研究では、LLMの能力を理解するために、より多様なアルゴリズムやプログラミング言語が含まれるべきだ。また、これらのモデルが実際のプログラミングタスクの要求に応えるためにどう改善できるかも探求するのが重要。

他の焦点としては、既存のコードのデバッグや既に書かれたコードの改善などが考えられる。これらの探求は、LLMが開発者をどのように最も支援できるか、全体的なソフトウェア開発プロセスをどう改善できるかについての洞察をもたらすかもしれないね。