Apresentando o CatCode: Uma Nova Estrutura de Avaliação para LLMs

Modelos de linguagem grandes (LLMs) como o ChatGPT ficaram bons em misturar código e texto. Isso quer dizer que eles conseguem entender e escrever tanto código de programação quanto linguagem humana normal. Porém, avaliar como esses modelos conseguem lidar com código e texto juntos é complicado. Os métodos de avaliação atuais não cobrem bem essa mistura e muitos não têm um padrão claro. Pra resolver esse problema, a gente sugere um novo framework de avaliação chamado CatCode.

#Por que Avaliar LLMs com Código e Texto?

Os LLMs mostraram resultados incríveis como assistentes de programação. Eles conseguem gerar, explicar e traduzir código de forma eficaz. Por exemplo, um modelo chamado AlphaCode teve uma boa classificação em competições de programação. Ferramentas como o Copilot, que usa o Codex, também oferecem um suporte forte para escrever e editar código.

O que faz esses modelos se destacarem é a capacidade de processar a linguagem humana junto com o código. Essa habilidade permite que muitos usuários se envolvam com programação sem precisar de um conhecimento técnico profundo. Então, uma avaliação completa dessas habilidades misturadas pode levar a insights e melhorias melhores.

#Desafios Atuais na Avaliação

Os pesquisadores tentaram várias formas de avaliar as habilidades de programação dos LLMs. No entanto, muitos métodos existentes não cobrem tarefas suficientes ou não têm padronização. Algumas estruturas focam principalmente em combinar trechos de código (como o CodeBLEU), mas muitas vezes perdem os significados mais profundos do comportamento do código. Outros, como métodos baseados em execução (MBXP e MultiPL-E), visam principalmente a geração e Tradução de Código, não oferecendo uma visão completa.

Avaliações baseadas em tarefas, como o CodeXGLUE, também existem, mas variam muito em conjuntos de dados e APIS, o que dificulta avaliações abrangentes. Em resumo, a necessidade de um framework de avaliação padronizado que consiga lidar com a mistura de linguagem natural e código é clara.

#O CatCode Framework

Pra criar um método de avaliação mais robusto e padronizado, a gente propõe usar a teoria das Categorias. Essa teoria é um ramo da matemática que lida com relacionamentos entre diferentes elementos. Ao aplicar seus conceitos, conseguimos descrever melhor as interações entre práticas de programação e a linguagem humana.

No nosso framework, os elementos de código e linguagem são tratados como categorias. Dentro dessas categorias, podemos definir objetos (trechos de código, descrições de linguagem) e Morfismos (transformações entre trechos de código). Functores representam as mapeações entre essas categorias.

#Componentes Principais do CatCode

1. Categorias: Isso inclui linguagens de programação (PLs) e linguagens naturais (NLs). Cada linguagem de programação tem sua própria categoria com diferentes objetos de código representando programas funcionalmente equivalentes.

2. Morfismos: Essas são mudanças ou transformações feitas nos trechos de código. Morfismos próprios não alteram a função do código, enquanto outros podem modificá-lo.

3. Functores: Essas funções mapeiam objetos e morfismos de uma categoria para outra, permitindo tarefas como tradução de código e geração de explicações.

#Plataforma de Avaliação Padronizada

O CatCode introduz uma plataforma de avaliação estruturada que consiste em três aspectos principais: definição de dados, formulação de tarefas e APIs. Isso garante consistência entre diferentes avaliações e apoia várias tarefas de codificação.

#Definição de Dados

Os conjuntos de dados iniciais incluirão uma mistura de código e linguagem natural. Definições claras são essenciais pra garantir que os diferentes elementos possam trabalhar juntos. Por exemplo, o código pode estar em diferentes linguagens de programação, e a linguagem natural pode servir para vários fins-como descrever declarações de problemas ou comentar sobre o código.

Ao definir esses conjuntos de dados cuidadosamente, conseguimos garantir que diferentes fontes de informação possam ser comparadas e analisadas com precisão.

#Formulação de Tarefas

Usando a perspectiva categórica, podemos definir tarefas diversas relacionadas ao código. Essa abordagem estruturada permite formulações mais flexíveis e generalizadas. Selecionamos com cuidado quais informações devem ser alimentadas no modelo, garantindo clareza e foco em cada tarefa. Os prompts são projetados pra guiar o modelo por tarefas de codificação específicas e expectativas.

#APIs

Um conjunto de APIs padronizadas será definido pra promover uma integração mais fácil e uniformidade nos testes. Essas APIs permitem que diferentes modelos trabalhem dentro do framework de avaliação sem problemas. Elas também podem extrair informações necessárias dos modelos pra avaliar o desempenho com precisão.

#Questões de Pesquisa Chave

Ao construir o framework CatCode, focamos em três perguntas de pesquisa fundamentais (RQs):

1. O modelo consegue identificar com precisão funções de codificação e suas diferenças e semelhanças?
2. O modelo consegue traduzir código entre diferentes linguagens de programação?
3. O modelo consegue reproduzir código com base em suas explicações?

Essas perguntas guias ajudam a direcionar nossas avaliações e refinar ainda mais o framework.

#Experimentos Realizados

Fizemos três séries de experimentos pra testar o framework e avaliar as capacidades de vários LLMs.

#Experimento 1: Identificando Morfismos no Código

Esse experimento foca em quão bem os modelos conseguem reconhecer mudanças feitas no código. Testamos vários morfismos (transformações) dentro dos trechos de código.

Especificamente, analisamos transformações locais (mudanças pequenas) e transformações globais (mudanças maiores que podem alterar a função). Observamos como os LLMs reagiram a essas mudanças e sua habilidade em distinguir entre trechos de código funcionalmente equivalentes e diferentes.

#Experimento 2: Tradução de Código

Em seguida, examinamos as habilidades dos modelos de traduzir código de uma linguagem de programação pra outra. Pra esse teste, isolamos o código sem prompts em linguagem natural pra garantir que os modelos focassem nos aspectos da codificação.

Fornecemos aos modelos código em Java e pedimos que traduzissem pra Python e JavaScript. Avaliamos quão precisamente os modelos conseguiram completar essa tarefa e anotamos erros comuns.

#Experimento 3: Explicando e Reproduzindo Código

No último experimento, testamos os modelos em sua habilidade de explicar código em linguagem natural e depois gerar o código equivalente a partir dessa explicação. Essa tarefa dupla examinou quão bem os modelos preservaram informações durante todo o processo de explicação e reprodução.

#Resultados e Observações

#Identificação de Morfismos

Na identificação de morfismos, descobrimos que os modelos conseguiram identificar algumas transformações locais de forma eficaz. No entanto, eles tiveram dificuldades com transformações globais e a distinção entre código funcionalmente equivalente e código diferente.

Em geral, enquanto os modelos mostraram potencial em entender mudanças locais, seu desempenho caiu em transformações maiores e mais complexas.

#Tradução de Código

Quando se tratou de traduzir código, os resultados indicaram que modelos como o ChatGPT se saíram melhor do que outros. Eles conseguiram manter a precisão em estruturas mais simples, mas enfrentaram desafios significativos com padrões de codificação mais complexos.

Muitos erros vieram de incompatibilidades nos tipos de dados entre linguagens de programação, ressaltando a necessidade de verificações mais precisas na tradução de código.

#Explicação e Reprodução

Ao avaliar a habilidade dos modelos de explicar e reproduzir código, descobrimos que muitas vezes os modelos perderam informações cruciais durante o processo. As taxas de sucesso na reprodução de código correto a partir das explicações foram significativamente menores em comparação com as tarefas de tradução, revelando uma lacuna no desempenho.

Problemas comuns incluíram erros em identificar detalhes chave sobre a funcionalidade do código durante a fase de explicação, o que afetou a precisão na reprodução.

#Limitações e Trabalhos Futuros

Embora o CatCode mostre potencial, ele tem limitações. Mais exploração de propriedades mais complexas da teoria das categorias é necessária pra liberar todo o seu potencial. Testes mais rigorosos e a expansão dos tipos de tarefas também ajudarão a refinar o framework de avaliação.

Pesquisas futuras devem focar em como os prompts afetam o desempenho do modelo e explorar quais combinações produzem os resultados mais precisos. Além disso, aumentar a variedade de modelos testados ajudará a ampliar o entendimento das suas capacidades e limitações.

#Conclusão

A introdução do CatCode fornece uma nova perspectiva pra ver e avaliar o desempenho dos LLMs em tarefas de codificação que misturam código e linguagem natural. Ao integrar conceitos de teoria das categorias, criamos um framework padronizado que pode se adaptar a novos conjuntos de dados e tarefas.

Esse trabalho é um passo essencial em direção a uma avaliação mais nuanceada e robusta dos LLMs, oferecendo insights valiosos para pesquisadores e desenvolvedores. Ao continuar refinando esses métodos, podemos melhorar nossa compreensão da interação entre codificação e linguagem natural, abrindo caminho pra ferramentas de IA ainda mais avançadas no futuro.

#Detalhes de Implementação

Pra quem tá interessado em aplicar o framework CatCode, os passos e diretrizes de implementação serão descritos claramente. Isso garante que outros pesquisadores possam replicar o processo de avaliação e contribuir pro desenvolvimento contínuo das avaliações de LLM.

O framework fornece as ferramentas necessárias pra avaliar quão bem os modelos conseguem entender e produzir código enquanto interagem com a linguagem natural. Ao estabelecer diretrizes claras, convidamos mais colaboração e inovação nessa área empolgante da pesquisa em IA.