論文の概要: Large Language Models and Simple, Stupid Bugs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11455v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 21:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 17:15:13.434036
• Title: Large Language Models and Simple, Stupid Bugs
• Title（参考訳）: 大きな言語モデルとシンプルで愚かなバグ
• Authors: Kevin Jesse, Toufique Ahmed, Premkumar T. Devanbu, Emily Morgan
• Abstract要約: Copilotは大きな言語モデル(LLM)であるCodexを使用して、前の"prompt"で条件付きコードを完成させる。 しかし、Codexは、バグや脆弱性を含む可能性のあるコードで、公開GitHubリポジトリ、viz.でトレーニングされている。 Codex と類似の LLM はいくつかの SStuB を避けるのに役立ちますが、既知の SStuB を既知の SStuB の 2 倍の確率で生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.194321135334894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of powerful neural language models, AI-based systems to assist developers in coding tasks are becoming widely available; Copilot is one such system. Copilot uses Codex, a large language model (LLM), to complete code conditioned on a preceding "prompt". Codex, however, is trained on public GitHub repositories, viz., on code that may include bugs and vulnerabilities. Previous studies [1], [2] show Codex reproduces vulnerabilities seen in training. In this study, we examine how prone Codex is to generate an interesting bug category, single statement bugs, commonly referred to as simple, stupid bugs or SStuBs in the MSR community. We find that Codex and similar LLMs do help avoid some SStuBs, but do produce known, verbatim SStuBs as much as 2x as likely than known, verbatim correct code. We explore the consequences of the Codex generated SStuBs and propose avoidance strategies that suggest the possibility of reducing the production of known, verbatim SStubs, and increase the possibility of producing known, verbatim fixes.
• Abstract（参考訳）: 強力なニューラルネットワークモデルの出現に伴い、開発者がコーディングタスクを補助するAIベースのシステムが広く利用できるようになった。 Copilotは大きな言語モデル(LLM)であるCodexを使用して、前の"prompt"で条件付きコードを完成させる。 しかし、Codexは、バグや脆弱性を含む可能性のあるコードで、公開GitHubリポジトリ、viz.でトレーニングされている。 以前の研究 [1], [2] では、codex はトレーニングで見られる脆弱性を再現している。 本研究では,Codexが興味深いバグカテゴリ,単一ステートメントバグ,いわゆる単純なバグ,あるいはSStuBをMSRコミュニティで生成する傾向について検討する。 Codex や他の LLM はいくつかの SStuB を避けるのに役立ちますが、既知の SStuB は 既知の SStuB の 2 倍の確率で生成します。 我々は,コーデックスが生成するスタブの帰結を探索し,既知のスタブの生成を減少させる可能性を示唆する回避戦略を提案し,既知のスタブの修正の可能性を高める。

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