Geri Dön

Can ai code like a human: A critical analysis of ai's understanding in code generation

Yapay zekaların kodlama becerisi insanla rekabet edilir mi? Yapay Zekanın kod üretimindeki anlayışı ve eleştirel bir bakış

  1. Tez No: 866026
  2. Yazar: SAMİ AKKUŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Büyük dil modelleri (LLM'ler) büyük popülarite kazanmış ̧ ve kod üretimi de dahil olmak üzere bir çok yazılım geliştirme alanında devrim yaratmıştır. Bu tez, GPT-3.5'in kod üretiminde insan benzeri anlayışa ulaşma yeteneğini araştırmaktadır. Bu araştırmanın temel amacı, daha fazla bağlam eklemenin, açık niyeti ortaya çıkarmanın ve dağıtık biliş ve genişletilmiş ̧ zihin tezi teorilerine dayalı çoklu ajan sistemlerini simüle etmenin, LLM'lerin kod üretimindeki anlamsal anlayışını nasıl etkiledig ̆ini incelemektir. LLM'lerin kod üretimindeki başarı kriterleri, mantıksal akıl yürütme yeteneklerine, problem çözmeye ve basit matematik sorularına odaklanan gerçek dünya mülakat soruları içeren HumanEval veri seti kullanılarak değerlendirilmektedir. Ayrıca, araştırma, LLM'lerin insan bilişsel süreçlerini ne ölçüde taklit edebileceğini incelemektedir. Bu tez, işlevselcilik ve Çin Odası Argümanı perspektiflerinden değerlendirilerek şu soruya cevap aramaktadır:“Güçlü Yapay Zeka”gereksinimlerinin karşılandığı bir dönemde miyiz? Bunun yanı sıra, tez, LLM'lerin eğitim verilerine bağımlılıkları, önyargıları ve çevresel etkileşim eksiklikleri nedeniyle orijinalliklerini ve niyet anlama kabiliyetlerini sınırlayan sınırlamalarını vurgulamaktadır. Tezdeki bulgulara göre, LLM'lerin söz dizimini anlama konusunda çok iyi olduklarını, ancak anlamsal anlayışta hala önemli bir zorlukla karşıı karşıya olduklarını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Large language models (LLMs) are so popular that they have revolutionized many software develop- ment areas, including code generation. This thesis investigates GPT3.5's ability to achieve human-like understanding in code generation. Its main purpose is to answer how adding more context, extracting explicit intention, and simulating multi-agent systems based on the distributed cognition and extended mind thesis affect the semantic understanding of LLMs in code generation. The success criteria of LLMs in code generation are evaluated based on the HumanEval dataset, which has real-world interview questions focusing on logical reasoning abilities, problem-solving, and simple math questions. Additionally, it searches to what extent LLMs can mimic human cognitive processes, evaluates this from the viewpoint of functionalism and the Chinese Room Argument, and tries to answer the question: Are we in the era of meeting the requirements of Strong AI? Furthermore, It demonstrates the limitations of LLMs because of their dependency on training data, inherent biases, and lack of environmental interaction, which restrict their originality and understand ing of intent. The findings show that while LLMs are very good at understanding syntax, their true understanding of semantics is still a significant challenge.

Benzer Tezler

  1. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  2. Oyun motorlarında güzergah belirleme

    Routing in game engines

    ABDULKADİR BAYTİMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  3. Yapay zekanın marka söylemini belirleme gücü

    The defining power of the artificial intelligence on brand discourse

    GİZEM TEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Halkla İlişkilerTrabzon Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Reklamcılık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE ŞABAN ASLAN

  4. Çok-düzeyli kodlama/çok-aşamalı kod çözme tekniğinin incelenmesi ve frekans/faz kaydırmalı anahtarlama modülasyonuna uygulanması

    Multilevel coding/multistage decoding and its application to frequency/phase shift keying modulation

    İBRAHİM ALTUNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ

  5. Artificial neural networks and fuzzy logic applications in modeling the compressive strength of Portland cement

    Portland çimento basma dayanımının modellenmesinde YSA ve bulanık mantık uygulamaları

    SEVER CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Metalurji Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SEDAT AKKURT