論文の概要: Unveiling Project-Specific Bias in Neural Code Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07381v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 07:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 18:07:09.777156
• Title: Unveiling Project-Specific Bias in Neural Code Models
• Title（参考訳）: ニューラルコードモデルにおけるProject-Specific Biasの展開
• Authors: Zhiming Li, Yanzhou Li, Tianlin Li, Mengnan Du, Bozhi Wu, Yushi Cao, Junzhe Jiang, Yang Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのニューラルネットワークモデルは、実際のプロジェクト間アウトオブディストリビューション(OOD)データに効果的に一般化するのに苦労することが多い。 この現象は, 地中真実の証拠ではなく, プロジェクト固有のショートカットによる予測に大きく依存していることが示唆された。 サンプル間の潜在論理関係を利用してモデルの学習行動を規則化する新しいバイアス緩和機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.131797671630963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has introduced significant improvements in many software analysis tasks. Although the Large Language Models (LLMs) based neural code models demonstrate commendable performance when trained and tested within the intra-project independent and identically distributed (IID) setting, they often struggle to generalize effectively to real-world inter-project out-of-distribution (OOD) data. In this work, we show that this phenomenon is caused by the heavy reliance on project-specific shortcuts for prediction instead of ground-truth evidence. We propose a Cond-Idf measurement to interpret this behavior, which quantifies the relatedness of a token with a label and its project-specificness. The strong correlation between model behavior and the proposed measurement indicates that without proper regularization, models tend to leverage spurious statistical cues for prediction. Equipped with these observations, we propose a novel bias mitigation mechanism that regularizes the model's learning behavior by leveraging latent logic relations among samples. Experimental results on two representative program analysis tasks indicate that our mitigation framework can improve both inter-project OOD generalization and adversarial robustness, while not sacrificing accuracy on intra-project IID data.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは多くのソフトウェア分析タスクで大幅に改善されている。 大規模言語モデル(llms)ベースのニューラルコードモデルは、プロジェクト内独立かつ同一の分散(iid)設定でトレーニングとテストを行う場合、賞賛に値するパフォーマンスを示すが、実際のプロジェクト間分散(ood)データに効果的に一般化するのに苦労することが多い。 本研究は,この現象が地中証拠ではなく,プロジェクト固有の予測ショートカットに依存することによるものであることを示す。 本稿では,トークンとラベルの関連性とそのプロジェクト固有性を定量化するCond-Idf測定法を提案する。 モデル行動と提案手法との強い相関関係は,適切な正規化がなければ,モデルが散発的な統計的手がかりを予測に活用する傾向があることを示している。 そこで本研究では,標本間の潜在論理関係を利用してモデルの学習行動を規則化するバイアス緩和機構を提案する。 2つの代表的なプログラム解析タスクの実験結果から,プロジェクト間OOD一般化と対向ロバスト性の両方を改善することができるが,プロジェクト内IIDデータでは精度を犠牲にしない。

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