번성하거나 쇠퇴할 것인가? 함수형 프로그래밍을 위한 코드 생성에 대한 종합평가
함수형 프로그래밍은 명령형 프로그래밍에 대비하여 수학적 함수의 평가로 계산을 개념화하는 선언적 프로그래밍 패러다임입니다. 이 연구는 인공지능 기반 코딩 어시스턴트인 LLMs(Large Language Models)가 함수형 언어에서 코드 생성에 얼마나 효과적인지를 체계적으로 평가합니다. 이를 위해 새로운 벤치마크 데이터셋인 FPBench와 FPEval이라는 종합평가 프레임워크를 도입하여, 각 모델의 성능을 정확성과 함께 유지보수 가능성 및 코딩 스타일에 대한 점검까지 평가합니다. 연구 결과, 최신 LLMs은 함수형 언어에서 코드 생성 능력이 크게 향상되었지만, 명령형 언어와 비교해 성능 차이는 여전히 존재하며, 생성된 코드의 코딩 스타일과 유지보수 가능성에 대한 개선 필요성이 제기됩니다.
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AI 요약
