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大型语言模型作为代码执行器：探索性研究

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内容提要

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在程序合成中的应用，包括代码生成、调试和评估。研究表明，LLMs在处理简单程序时表现良好，但在复杂任务中仍面临挑战。引入新的评估框架和基准测试后，研究揭示了LLMs在理解复杂指令和多函数调用方面的不足，强调了进一步改进的必要性。

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尽管大型语言模型（LLMs）在简单程序生成中表现良好，但在处理复杂任务时仍存在显著局限性。研究显示，LLMs在理解复杂指令和多函数调用方面的表现不佳，最高得分仅为60%。这表明，当前技术在实际应用中可能无法满足开发者的需求，尤其是在需要高精度和复杂逻辑的编程任务中。

引入新的评估框架和基准测试集（如Bench）对于理解LLMs的能力至关重要。这些工具不仅帮助研究人员识别模型的强项和弱点，还为未来的改进提供了方向。通过系统的评估，开发者可以更好地选择适合特定任务的模型，从而提高编程效率和准确性。

ASTxplainer作为一种可解释性方法，能够帮助用户理解LLMs的预测结果。这种可视化工具不仅提升了用户对模型输出的信任度，还为开发者提供了深入分析模型性能的机会。随着LLMs在编程领域的应用增多，理解其决策过程将变得愈发重要。

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大型语言模型（LLMs）在程序合成中的应用包括代码生成、调试和评估。

LLMs在处理复杂任务时表现不佳，尤其是在理解复杂指令和多函数调用方面，最高得分仅为60%。

ASTxplainer是一种可解释性方法，帮助用户理解LLM的预测结果，并提供新的评估方法。

L2CEval系统评估LLMs在多种任务中的语言到代码生成能力，分析影响性能的因素。

Bench基准测试集旨在评估LLMs在复杂编程任务中的能力，强调改进的必要性。

研究表明，LLMs在处理简单程序时表现良好，但在复杂任务中仍面临挑战。

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