Где большие языковые модели терпят неудачи в программировании?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование углубляется в причины ошибок при генерации кода, выявляя слабые места в современных ИИ-системах.

Цикломатическая сложность указывает на то, что увеличение количества путей выполнения в коде неизбежно ведёт к усложнению его тестирования и повышению вероятности ошибок, что в конечном итоге формирует технический долг.

Анализ распространенных бенчмарков показывает, что сложность кода — не единственный фактор, определяющий успешность генерации, и важную роль играют неоднозначность запросов и обработка крайних случаев.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в генерации кода, остаются задачи, представляющие для них существенную сложность. В работе ‘Where Do LLMs Still Struggle? An In-Depth Analysis of Code Generation Benchmarks’ проведен детальный анализ распространенных бенчмарков, выявляющий типы задач, в которых LLM демонстрируют наибольшие неудачи. Полученные результаты показывают, что причины этих неудач не ограничиваются сложностью кода, а включают в себя неоднозначность формулировок, ошибки в алгоритмах и проблемы с обработкой граничных случаев. Какие конкретные подходы к обучению и разработке LLM позволят преодолеть эти ограничения и расширить границы их возможностей в области разработки программного обеспечения?

Иллюзия Автоматизации: LLM и Сложность Кода

Большие языковые модели (LLM) совершили прорыв в автоматизации генерации кода, значительно ускорив разработку и упростив рутинные задачи. Однако оценка надёжности LLM остаётся сложной задачей, особенно при увеличении сложности решаемых задач. Существующие метрики часто не способны выявить тонкие ошибки в сложных сценариях, создавая разрыв между заявленной производительностью и реальным применением. Текущие бенчмарки завышают эффективность, что может привести к неожиданным проблемам при внедрении LLM в реальные проекты. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Скрытые Дефекты: Типичные Ошибки LLM

LLM часто проявляют неустойчивость при обработке граничных случаев и нетипичных сценариев, которые не выявляются стандартным тестовым покрытием. Даже незначительные ошибки форматирования входных данных могут приводить к неверным результатам из-за чувствительности LLM к структуре данных, что требует тщательной предобработки и валидации. Более фундаментальная проблема заключается в том, что модели иногда ошибочно разрабатывают алгоритмы или неправильно интерпретируют задачу, указывая на недостатки в процессах рассуждения и требуя пересмотра архитектуры и методов обучения.

Сложность как Предопределённость: Риски для LLM

Сложность кода, оцениваемая метриками цикломатической сложности, глубины вложенности и длины кода, существенно влияет на производительность LLM. Увеличение сложности коррелирует с более высокой вероятностью отказа. Анализ показал, что сложные фрагменты кода являются критическими точками отказа для LLM. В частности, на LiveCodeBench получены значения R² до 0.32 между цикломатической сложностью и частотой отказов (p < 10⁻⁶), а также значения R² в диапазоне 0.14–0.15 на BCB-Hard, что подтверждает связь между сложностью кода и рисками для LLM.

Эволюция Тестов: Бенчмарки для Надёжной Оценки

Современные эталоны оценки LLM для генерации кода, такие как LiveCodeBench, APPS, BigCodeBench и SWE-bench, расширяют границы тестирования, предлагая более реалистичные и сложные задачи. Для повышения надёжности оценки существующие эталоны, такие как MBPP и HumanEval, были расширены. Результаты тестирования показывают, что модели решают 113 задач на HumanEval, 318 на MBPP, 43 на LiveCodeBench и 14 на BCB-Hard, что подчеркивает сохраняющиеся трудности в достижении полной компетентности в генерации кода.

Путь к Устойчивости: LLM в Разработке Программного Обеспечения

Углублённое понимание закономерностей сбоев LLM, в сочетании со строгим бенчмаркингом, прокладывает путь к созданию более надёжных инструментов для генерации кода. Сосредоточение внимания на метриках сложности кода и разработка бенчмарков, отражающих реальные задачи, способствует созданию LLM, лучше подготовленных к обработке сложных проектов. Достигнутый прогресс ускорит разработку программного обеспечения, повысит качество кода и откроет новые возможности для программирования с использованием искусственного интеллекта. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Исследование показывает, что современные большие языковые модели испытывают трудности не столько из-за сложности кода как такового, сколько из-за нечёткости исходных запросов и проблем с обработкой крайних случаев. Это подтверждает давнюю истину, которую Линус Торвальдс однажды выразил так: «Плохой код, который работает, лучше хорошего кода, который не работает». Порой, элегантные алгоритмы, не учитывающие реальные условия эксплуатации, терпят неудачу, а простые, но надежные решения оказываются эффективнее. В контексте автоматической генерации кода, это значит, что модель, способная уловить суть задачи и предоставить работающее решение, ценнее той, что стремится к теоретической оптимальности, но спотыкается на практике.

Что дальше?

Настоящая работа, как и большинство исследований в области больших языковых моделей, выявила не столько ответы, сколько места, где «магия» внезапно заканчивается. Удивительно ли, что даже сложные алгоритмы спотыкаются о краевые случаи и нечёткие формулировки? Всё это уже было. Помните, как раньше обещали, что автоматическое кодирование решит все проблемы с трудозатратами? Теперь же выясняется, что проблема не в отсутствии кода, а в его качестве и необходимости в постоянной отладке. Кажется, что каждая новая «революционная» библиотека — это просто более изощрённый способ сгенерировать новые баги.

Перспективы? Скорее всего, в ближайшее время появятся ещё более сложные бенчмарки, ещё более замысловатые метрики и ещё больше статей, описывающих, почему эти метрики не отражают реального положения дел. Искусственный интеллект, безусловно, продолжит генерировать код, но кто-то всё равно должен будет его проверять и исправлять. Возможно, в конечном итоге выяснится, что вся эта гонка за «автоматическим кодированием» — это просто попытка оптимизировать процесс написания техдолгов.

Впрочем, что-то подсказывает, что всё новое — это просто старое с худшей документацией. И не стоит удивляться, когда «прорывные» решения окажутся лишь слегка переупакованными версиями уже известных подходов. Главное, чтобы у инженеров хватило терпения смириться с очередным «улучшением».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04355.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 20:00

🚀 Квантовые новости