用ChatGPT寫代碼，已經是不少程序員的常規操作了。

△“至少提速3~5倍”

但你有沒有想過，ChatGPT生成的代碼，有不少只是“看起來準確”而已？

來自伊利諾伊大學香檳分校和南京大學的一項最新研究表明：

ChatGPT和GPT-4生成代碼的準確率，比之前評估的至少要降低13%！

有網友感嘆，太多ML論文都在用一些有問題或有局限性的基準來評估模型，來短暫地達到“SOTA”，結果換個測評方法就現出原形了。

還有網友表示，這也說明大模型生成的代碼仍然需要人工監督，“AI寫代碼的黃金時間還沒到呢”。

所以，論文提出了一種怎樣的新測評方法？

給AI代碼考題加大難度

這個新方法名叫EvalPlus，是一個自動化代碼評估框架。

具體來說，它會通過改進現有評估數據集的輸入多樣性和問題描述準確性，來將這些評估基準變得更嚴格。

一方面是輸入多樣性。EvalPlus會先根據標準答案，用ChatGPT生成一些種子輸入樣例（雖然要測ChatGPT的編程能力，但用它生成種子輸入似乎也不矛盾doge）

隨后，用EvalPlus改進這些種子輸入，將它們改得更難、更復雜、更刁鉆。

另一方面是問題描述準確性。EvalPlus會將代碼需求描述改得更精確，在約束輸入條件的同時，補充自然語言問題描述，以提高對模型輸出的精確度要求。

這里，論文選擇了HUMANEVAL數據集作為示范。

HUMANEVAL是OpenAI和Anthropic AI一起制作的代碼數據集，包含164個原創編程題，涉及語言理解、算法、數學和軟件面試幾種類型的題目。

EvalPlus會通過改進這類數據集的輸入類型和功能描述，讓編程問題看起來更清晰，同時用于測試的輸入更“刁鉆”或是更困難。

以其中的一道求并集編程題為例，要求AI寫一段代碼，找出兩個數據列表中的共同元素，并給這些元素排序。

EvalPlus用它來測測ChatGPT寫的代碼準確度。

首先用幾個簡單輸入進行測試，發現ChatGPT能輸出正確答案。但如果換個輸入，就找出了ChatGPT版代碼的bug：

屬實是給AI們加大了考題難度。

基于這套方法，EvalPlus還做了一個改進版HUMANEVAL+數據集，增加輸入的同時，修正了一些HUMANEVAL里面答案就有問題的編程題。

那么，在這套“新考題”下，大語言模型們的準確率實際上要打幾折？

LLM代碼準確率平均降低15%

作者們測試了當前比較受歡迎的10種代碼生成AI。

GPT-4、ChatGPT、CODEGEN、VICUNA、SANTACODER、INCODER、GPT-J、GPT-NEO、PolyCoder、StableLM-α。

從表格中來看，經過嚴格測試后，這群AI的生成準確率都有所下降：

這里會通過一種名叫pass@k的方法評估準確率，其中k是允許大模型給問題生成的程序數量，n是用于測試的輸入數量，c是正確的輸入數量：

根據新的這套評估標準，大模型們的準確率平均下降了15%，其中比較廣泛研究的CODEGEN-16B更是下降了超過18%。

至于ChatGPT和GPT-4生成代碼的性能，也下降了至少13%。

不過，也有網友表示，大模型生成的代碼效果沒那么好，已經是“眾所周知的事實”了，需要研究的是“為什么大模型寫的代碼不能用”。