कैसे शुरुआती प्रोग्रामर और कोड एलएलएम एक-दूसरे को (गलत) पढ़ते हैं
Author
Venue
सीएचआई 2024
Abstract
जेनरेटिव एआई मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), ने टेक्स्ट-टू-कोड जेनरेशन के लंबे समय से चले आ रहे लक्ष्य की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति की है। इस प्रगति ने उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के कई अध्ययनों को आमंत्रित किया है। हालांकि, गैर-विशेषज्ञों के संघर्षों और रणनीतियों के बारे में कम जानकारी है, जिनके लिए टेक्स्ट-टू-कोड समस्या का प्रत्येक चरण चुनौतियां प्रस्तुत करता है: प्राकृतिक भाषा में अपने इरादे का वर्णन करना, उत्पन्न कोड की शुद्धता का मूल्यांकन करना, और जब उत्पन्न कोड गलत होता है तो प्रॉम्प्ट संपादित करना। यह पेपर तीन शैक्षणिक संस्थानों के 120 शुरुआती कोडर्स द्वारा प्रॉम्प्ट लिखने और संपादित करने के दृष्टिकोण पर एक बड़े पैमाने पर नियंत्रित अध्ययन प्रस्तुत करता है। एक नवीन प्रयोगात्मक डिज़ाइन हमें टेक्स्ट-टू-कोड प्रक्रिया के विशिष्ट चरणों को लक्षित करने की अनुमति देता है और यह प्रकट करता है कि शुरुआती लोग प्रॉम्प्ट लिखने और संपादित करने में संघर्ष करते हैं, भले ही समस्याएँ उनकी कौशल स्तर की हों और जब शुद्धता स्वचालित रूप से निर्धारित की जाती हो। हमारा मिश्रित-विधि मूल्यांकन छात्र प्रक्रियाओं और धारणाओं में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिसके शिक्षा के भीतर और बाहर गैर-विशेषज्ञों द्वारा कोड एलएलएम के उपयोग के लिए प्रमुख निहितार्थ हैं।
