O Desafio do Não-Determinismo na Geração de Código

Nos últimos tempos, tem rolado uma onda de uso de modelos de linguagem grandes (LLMs) para tarefas de programação, especialmente pra gerar código. Esses ferramentas, tipo o ChatGPT, conseguem criar código baseado em instruções específicas. Mas uma parada que aparece muito quando se usa esses modelos é a tendência deles a gerar respostas de código diferentes pra mesma solicitação. Essa inconsistência, chamada de Não-determinismo, traz desafios pra quem pesquisa e desenvolve.

A variação nos resultados pode complicar a confiabilidade das descobertas em engenharia de software. Se execuções diferentes dão resultados diferentes pra mesma tarefa de codificação, fica difícil confiar nas conclusões tiradas desses resultados. Por isso, é super importante entender a extensão desse não-determinismo nos LLMs, principalmente na Geração de Código.

Esse artigo tem como objetivo explorar o não-determinismo do ChatGPT na geração de código. Vamos examinar com que frequência o modelo produz diferentes Saídas de código pra mesma solicitação, a influência de configurações como a temperatura nessa variabilidade e as implicações dessas descobertas pra pesquisadores e desenvolvedores.

#Não-Determinismo na Geração de Código

Não-determinismo refere-se à situação em que a mesma entrada ou solicitação resulta em saídas diferentes. Por exemplo, quando um desenvolvedor pede ao ChatGPT pra gerar um trecho de código baseado em uma instrução específica, ele pode receber várias versões desse código em solicitações repetidas. Essa inconsistência pode dificultar o trabalho dos desenvolvedores, especialmente em aplicações críticas onde a uniformidade é necessária.

Na nossa investigação, analisamos 829 tarefas de codificação extraídas de três benchmarks de geração de código bem conhecidos: CodeContests, APPS e HumanEval. Descobrimos que uma porcentagem significativa dessas tarefas não resultou em saídas idênticas em diferentes solicitações. Especificamente, no CodeContests, 72,73% das tarefas mostraram zero saídas de teste idênticas. Na categoria APPS, a cifra foi de 60,40%, enquanto no HumanEval, foi de 65,85%. Esses dados mostram como o não-determinismo é comum nas tarefas de geração de código.

#Fatores que Afetam o Não-Determinismo

Vários fatores influenciam a variabilidade dos resultados ao usar LLMs como o ChatGPT pra geração de código. Um aspecto crucial é a configuração da temperatura durante o processo. A temperatura determina quão aleatórias serão as saídas do modelo. Uma temperatura mais alta geralmente resulta em mais criatividade e diversidade nas respostas, enquanto uma temperatura mais baixa busca mais consistência.

Nosso estudo envolveu testar as configurações de temperatura pra ver como elas afetavam a consistência do código gerado. Ajustamos as Temperaturas pra valores de 0, 1 e 2. Curiosamente, enquanto ajustar a temperatura pra 0 realmente reduziu o não-determinismo em comparação com a configuração padrão de 1, não eliminou completamente. Mesmo com a temperatura em 0, algumas tarefas de codificação ainda produziram saídas diferentes.

Quando aumentamos a temperatura pra 2, os resultados se tornaram mais imprevisíveis, já que o modelo criou saídas que eram uniformemente piores. Essa descoberta destaca o equilíbrio entre alcançar saídas consistentes e permitir uma geração criativa de código.

#Comparação Entre Diferentes Versões do ChatGPT

Na nossa exploração, também comparamos duas versões do ChatGPT: GPT-3.5 e GPT-4. Presumia-se que o GPT-4 mostraria confiabilidade e desempenho melhores, dado seus avanços em relação ao GPT-3.5. No entanto, nossas descobertas indicaram que o GPT-4 apresentou um grau levemente maior de não-determinismo em comparação com o GPT-3.5.

Embora o GPT-4 realmente conseguisse produzir saídas que às vezes tinham maior correção, também exibiu mais variabilidade nessas saídas. Isso sugere que, enquanto modelos mais novos podem trazer capacidades melhores em algumas áreas, eles também podem introduzir mais imprevisibilidade.

#Implicações do Não-Determinismo para Desenvolvedores

A presença do não-determinismo no código gerado pelos LLMs tem implicações vitais para os desenvolvedores de software. Ao usar ferramentas como o ChatGPT, os desenvolvedores precisam estar cientes da imprevisibilidade inerente no código gerado. Confiar nesses resultados sem testes adequados pode resultar em erros e inconsistências nas aplicações de software.

Pra mitigar esses riscos, os desenvolvedores devem considerar implementar processos robustos de teste ao usar o código gerado. Por exemplo, eles não devem apenas checar se o código gerado roda com sucesso, mas também verificar sua funcionalidade e confiabilidade em várias execuções. Além disso, ajustar os prompts e ter cuidado com como as instruções são formuladas pode ajudar a reduzir as chances de receber saídas muito diferentes.

#Recomendações para Pesquisadores

Para pesquisadores que estudam geração de código usando LLMs, as descobertas sobre não-determinismo são igualmente significativas. Se o modelo produz saídas diferentes pra essencialmente a mesma entrada, isso pode levar a descobertas de pesquisa não confiáveis e inconsistentes. Essa variabilidade levanta questões sobre a validade das conclusões tiradas de estudos que dependem de LLMs pra geração de código.

Os pesquisadores são encorajados a considerar o impacto do não-determinismo ao planejar seus experimentos. Reportar médias, variâncias e distribuições de várias execuções pode oferecer um panorama mais claro de quão confiáveis são as saídas do modelo. Além disso, usar conjuntos de dados diversos permite uma compreensão mais abrangente do comportamento de um modelo, especialmente no que diz respeito à sua consistência na geração de código.

#Conclusão

O não-determinismo é um fator importante a ser considerado ao usar modelos de linguagem grandes pra geração de código. Como vimos no nosso estudo do ChatGPT, a variabilidade nas saídas pode complicar tanto o desenvolvimento prático de software quanto a pesquisa acadêmica. Ao entender a natureza do não-determinismo e suas implicações, desenvolvedores e pesquisadores podem ajustar suas abordagens pra aproveitar os pontos fortes dos LLMs enquanto estão cientes de suas limitações.

À medida que esse campo continua a evoluir, trabalhos futuros devem se concentrar no desenvolvimento de métodos pra lidar melhor com o não-determinismo em tarefas de geração de código. Seja através de um treinamento de modelo melhorado, engenharia de prompt mais eficaz, ou métodos de teste avançados, enfrentar os desafios que o não-determinismo apresenta será crucial para a aplicação bem-sucedida desses modelos em cenários de codificação do mundo real.

Reconhecendo e levando em conta essas questões, podemos trabalhar em direção a um uso mais confiável e eficaz de modelos de linguagem grandes como o ChatGPT na engenharia de software.