GitHub Copilotのコード生成能力を評価する

GitHub Copilotは、プログラマーがコードを書くのを助けるツールで、コードコメントや関数名に基づいて解決策を提案するんだ。この論文は、Copilotが人気のコーディングプラットフォームLeetCodeでどれくらいコードを生成できるかをテストしてみたもの。Java、C++、Python3、Rustの4つのプログラミング言語に焦点を当てているよ。大量のコーディング問題を使って、Copilotがコードを生成する信頼性、提案の正確性、プログラミング言語や問題の難易度によるパフォーマンスの変化を探るのが目的さ。

#方法論

Copilotのパフォーマンスを分析するために、様々なコーディングチャレンジが含まれるLeetCodeの問題セットを使ったんだ。このチャレンジは、解くのにかかる時間に基づいて、易しい、中程度、難しいの3つの難易度に分けられているよ。易しい問題は15分以内に解けるもので、中程度は40分以内、難しい問題は40分以上かかるもの。ただし、この分類は問題を誰が書くかによって変わることもあるんだ。

4つのプログラミング言語のそれぞれで1760の問題からデータを集めたよ。各問題について、Copilotにできるだけ多くの提案を生成させ、それらの提案が正しいか効率的かをテストしたんだ。合計で2ヶ月間で5万以上のコード提出を生成したよ。

#コード生成の信頼性

まず、Copilotがコードを生成する際の信頼性を調べたよ。特定の問題に対してコードを生成できないことがどれくらいあるか、各問題に対して何回提案できるかを見るってこと。私たちの発見では、CopilotはPython3でコードを生成するのが苦手で、解決策を出さないケースが多かったんだ。JavaとC++では、ほとんどコードを生成できないことはなかったよ。

各問題に対する提案の数も言語によって異なってた。全体的に、CopilotはJavaとC++の問題に対してはより多くの提案を出す傾向があったけど、Python3とRustでは少なかった。JavaとC++では、問題ごとに平均10件の提案があり、Python3は問題の難易度に関わらず大体6件だったよ。

#コードの正確性

次に、Copilotの提案がどれくらい正確かを調べたよ。Copilotが生成したコードが正しいかを確認するために、LeetCodeの内蔵テストを使ったんだ。解決策がすべてのテストに合格したら「正しい」、いくつか合格したら「部分的に正しい」、どれも合格しなかったら「正しくない」とされるよ。全体的に、特にJavaとC++ではCopilotの解決策はかなり正確だったんだ。

プログラミング言語別に見ると、JavaとC++の解決策が最も成功率が高かったよ。Python3とRustはパフォーマンスが悪くて、Python3は広く使われているのに驚きだね。CopilotがPython3で苦戦したのは、提案が少なかったからだと思われる。正しい解決策を見つけるのが難しかったんだ。

Copilotの解決策の正確さは、問題の難易度にも依存していて、簡単な問題に対してはパフォーマンスが良かったけど、難しい問題だと成功率が下がったんだ。この傾向は、人間のコーディング経験にも通じるもので、難しい問題は誰にとっても挑戦的なんだよね。

#提案のランク付け

Copilotは各コーディング問題に対して複数の提案を出すんだけど、提案のランクに基づいてどれくらいよく機能するかを分析したよ。1番目の提案（ランク0）は、しばしば最も正しいことが多かったけど、必ずしも最高とは限らない。時には、ランクが低い提案も正解を出していることがあったんだ。

つまり、Copilotを使うときは1番目の提案だけでなく、他の提案も見る価値があるってこと。提案のパフォーマンスはプログラミング言語によっても違っていて、例えば、JavaとC++ではランク0が最も良いことが多いけど、Python3やRustでは他のランクがうまく機能することもあったよ。

#問題のトピック

LeetCodeの問題は、配列、文字列、木などのトピックに分類されているよ。Copilotがこれらのトピックに基づいてどれくらいパフォーマンスを発揮するかを調べて、特定の領域がより難しいかどうかを見たんだ。木に関する問題は、Copilotにとって最も難しかったんだ。というのも、多くの説明には画像が含まれていて、Copilotがそれを解釈できなかったからなんだ。

逆に、バケットソートのようなソート関連の問題は、高い正確性を持っていたよ。全てのトピックを通じて、JavaとC++は一般的にPython3やRustよりもパフォーマンスが良かったんだ。

#Copilotのコードの効率性

それから、Copilotが生成したコードが人間の提出と比べてどれくらい効率的かも見たよ。効率性は実行時間とメモリ使用量で測定したんだ。Copilotのコードは、平均的な人間の提出よりも効率的で、許容範囲内に収まっていたよ。

一般的に、Copilotが生成したコードの平均実行時間は、人間の提出と比べて上位のパーセンタイルに位置していて、これはCopilotが正しいコードを作成するだけでなく、効率的に行っていることを示しているんだ。つまり、時間やメモリをあまり使わないってことさ。

#以前の研究との比較

この研究は、以前のCopilotの性能を見た研究に基づいているけれど、データセットが小さかったんだ。私たちの大きなデータセットのおかげで、Copilotが全体的により良いパフォーマンスを発揮することがわかったよ。特にJavaやC++のような言語でね。以前の研究は、トップランクの提案だけに焦点を当てていたけど、私たちは生成されたすべての提案を分析して、Copilotの能力をより包括的に理解できたんだ。

#Python3におけるCopilotのパフォーマンスの理解

Python3でのCopilotのパフォーマンスは、他の言語ほど強くはなかったことにも気づいたよ。オンラインには膨大な数のPython3コードがあるけど、初心者が多く使っているため、質が欠けているかもしれない。この初心者たちが書くコードは最適でないことが多く、Copilotが解決策を生成する能力に影響を与えている可能性があるんだ。

さらに、Python3はJavaやC++のような言語よりも厳密ではなく、コーディングに柔軟性があるよ。この柔軟性がより多くの可能な解決策を生むことになって、Copilotが常に正確なコードを生成するのが難しくなっているかもしれない。

#妥当性への脅威

私たちは評価が徹底していることを確認するためにいくつかのステップを踏んだけど、いくつかの制限もあるよ。LeetCodeのテストはすべてのエッジケースをカバーしているわけではないから、誤って不正解を分類する可能性もあるんだ。さらに、LeetCodeのすべての提出が人間によるものとは限らず、他のAIツールが生成したものもあるかもしれない。これが私たちの比較を歪める可能性があるんだ。

実行時間やメモリ効率を測定するために使う指標も、LeetCodeの内部システムに基づいていて、その信頼性が変わることもあるよ。最後に、Copilotは確定的でないモデルだから、同じ入力に対して毎回異なる出力を生成することがあるんだ。だから、私たちの結果は常に再現できるとは限らないよ。

#結論

要するに、今回の研究はGitHub CopilotがLeetCodeの問題に対してコードを生成する際のパフォーマンスについての包括的な概要を提供しているんだ。一般的に信頼性が高く、特にJavaとC++では正しい解決策を生成していることがわかったよ。CopilotはPython3では他の言語に比べて苦戦しているけど、それでも効率的なコードを生成しているんだ。

今後は、テストを拡大してより多くのプログラミング言語や異なるタイプのコーディングチャレンジを含めることで、これらの結果をさらに検証するのが有益だと思う。私たちの結果は、CopilotのようなAIツールの能力をコーディング環境で調べる今後の研究の参考になるはずだよ。