ChatGPT友好编程语言分析

在Doug Eadline的文章《ChatGPT Friendly Programming Languages》中，他探讨了使用OpenAI的ChatGPT编写代码的吸引人目标。文章提到了Alessio Buscemi的研究，该研究比较了ChatGPT 3.5在10种编程语言中生成代码的效果，并呈现了一些出人意料的结果。

语言比较研究

Alessio Buscemi的研究分析了ChatGPT在四个不同领域的40个编码任务中的表现。这些领域包括数据科学、游戏、安全和简单算法。对于每个任务，ChatGPT被要求生成相应编程语言的代码，并经过编译和执行，结果被分类为成功、失败和其他原因。

实验结果概况

根据研究结果（见图1），ChatGPT在总共的4000个测试中，有45.8%的生成代码成功执行。然而，这个成功率在不同的编程语言中有很大的差异。最出色的是Julia，成功率为81.5%，而最差的是C++，成功率仅为7.3%。不同于预期，Python并没有表现得特别出色。

编程语言成功率对比

下表展示了不同编程语言的成功率比较：

Julia：胜出的语言

Julia作为一种开源语言，专注于高级问题抽象、易用性、一致的语法和高性能，成为本次研究中成功率最高的语言。其MATLAB-like的语法使得ChatGPT更容易理解和生成有效代码。

Python的挑战

尽管Python在学习材料和实际应用中广泛使用，但在ChatGPT的测试中并未取得理想的结果。文章中引用了Julia语言专家Christopher Rackauckas的分析，他指出Python代码生成的困难主要集中在以下几个方面：

1. Prompt工程： 需要为ChatGPT提供额外的提示工程，以便提供更多的上下文辅助。
2. 学习曲线： 新学生在相同的问题上容易混淆，而ChatGPT也在这些点上表现出困惑。

结论

本研究揭示了使用ChatGPT生成代码的潜在挑战，尤其是在不同编程语言之间。Julia的成功表现突显了其在高级问题领域的优势，而Python则在一些复杂性较高的例子上遇到了困难。在实际应用中，用户应当注意生成代码的准确性，尤其是在使用Python时需要额外小心。此外，ChatGPT的成功也取决于所提供的提示和上下文，因此合理的提示工程是确保生成代码正确性的关键。