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LLM 生成代码在 LeetCode 上的性能研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了大型语言模型（LLMs）在代码生成方面的效率，并使用Leetcode数据集进行了性能对比。研究发现，无论采用何种LLM，它们生成的代码性能都相当高效，甚至比人类编写的代码更高效。论文还讨论了使用Leetcode作为基准数据集的可行性和潜在限制。这些发现有助于更好地理解LLM在代码生成方面的能力，并为未来的优化工作奠定基础。
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关键要点
- 本研究评估了大型语言模型（LLMs）的代码生成效率。
- 使用 Leetcode 数据集对 18 种 LLMs 的性能进行了对比。
- 考虑了模型温度和成功率等因素对代码性能的影响。
- 引入了一种新方法来衡量和比较 LLM 生成代码的速度。
- 研究发现 LLM 生成的代码性能相当且平均比人类编写的代码更高效。
- 讨论了使用 Leetcode 作为基准数据集的可行性及其潜在限制。
- 研究结果有助于理解 LLM 在代码生成方面的能力，并为未来的优化工作奠定基础。
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