An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation

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本文是LLM系列文章,针对《Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of
Large Language Models for Code Generation》的翻译。

ChatGPT能支持开发者吗?用于代码生成的大型语言模型的实证评估

摘要

大型语言模型(LLM)在代码生成方面表现出了显著的熟练程度,大量先前的研究表明它们在各种开发场景中都有很好的能力。然而,这些研究主要在研究环境中提供评估,这在理解LLM在现实世界中如何有效地支持开发人员方面留下了重大差距。为了解决这一问题,我们对DevGPT中的对话进行了实证分析,DevGPT是从开发人员与ChatGPT的对话中收集的数据集(在GitHub等平台上使用共享链接功能捕获)。我们的经验发现表明,当前使用LLM生成代码的实践通常仅限于演示高级概念或在文档中提供示例,而不是用作生产准备代码。这些发现表明,在LLM成为现代软件开发的组成部分之前,还需要在代码生成中改进LLM。

1 引言

2 研究设计

3 结果与讨论

4 相关工作

5 结论

像ChatGPT这样的大型语言模型在代码生成方面已经显示出了前景。
我们的研究表明&

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