ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ、智也くん！この論文のタイトル『大規模言語モデルはプログラミングプラットフォームに脅威なのか？』って面白そうだね！内容を教えてくれない？
もちろん！この論文は、最近の大規模言語モデル（LLM）がプログラミングの問題を解く能力を評価することを目的としているんだ。特に、LeetCodeやCodeforcesのような競技プログラミングプラットフォームでのパフォーマンスを調べているよ。
へぇ、そうなんだ！でも、なんでLLMがプログラミングプラットフォームに脅威になる可能性があるの？
LLMは人間のプログラマーと同じように問題を解決できる能力があるかもしれないからだよ。もし彼らが人間よりも優れたパフォーマンスを示したら、プログラミングの評価基準が変わるかもしれないんだ。
なるほど！それで、具体的にどんな方法で評価したの？
この研究では、98のLeetCodeの問題と126のCodeforcesの問題を使って、さまざまな難易度の課題を解かせたんだ。さらに、オンラインコンテストにも参加して、リアルタイムでのパフォーマンスを評価したよ。
結果はどうだったの？LLMはうまくいったの？
LLMはLeetCodeでは高い成功率を示したけど、Codeforcesでは苦戦したんだ。特にHackerRankの認定試験では良い成績を収めたけど、仮想コンテストでは難しさがあったみたい。
それってすごいね！でも、将来的にはどんな応用が考えられるの？
将来的には、プログラミング教育や自動化されたコーディングアシスタントとしての利用が考えられるよ。ただ、LLMには限界もあって、特に複雑な問題や創造的な解決策が必要な場合にはまだ人間の方が優れていることが多いんだ。
なるほど、LLMも万能ではないんだね！でも、智也くんが言うと、LLMがプログラミングを教えてくれる未来が来るかも！
そうだね、でもその前に、君がプログラミングをもっと勉強しないとね。
要点
競技プログラミングプラットフォーム（LeetCode、Codeforces、HackerRankなど）の問題解決能力を評価するために、LLMの性能を調査した。
98のLeetCodeの問題と126のCodeforcesの問題を使用し、さまざまな難易度の課題をカバーした。
LLMはLeetCodeで高い成功率を示したが、Codeforcesでは課題に直面した。
HackerRankの認定試験では優れた成績を収めたが、仮想コンテストでは特にCodeforcesで苦戦した。
ChatGPTはカテゴリ全体で一貫して良好なパフォーマンスを示した。