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
- Tez No: 866026
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Bilim Dalı
- 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
- Doğal dil ile SQL ve görselleştirme koduna dönüşümde büyük dil modellerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of large language models for natural language to SQL and visualization code generation
BAYKAL MEHMET UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Yapay zeka teknikleri kullanarak kod testini geliştirmek: Uygulamalı ve analitik bir çalışma
Enhancing code testing through artificial intelligence techniques: An applied and analytical study
AHMED MOHAMMED JALAL RAMADAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HUSAM YASIN
- Oyun motorlarında güzergah belirleme
Routing in game engines
ABDULKADİR BAYTİMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Yapay zekanın marka söylemini belirleme gücü
The defining power of the artificial intelligence on brand discourse
GİZEM TEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halkla İlişkilerTrabzon ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Reklamcılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ŞABAN ASLAN