論文の概要: Towards Generating Functionally Correct Code Edits from Natural Language Issue Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03816v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 18:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 19:30:41.204846
• Title: Towards Generating Functionally Correct Code Edits from Natural Language Issue Descriptions
• Title（参考訳）: 自然言語問題記述から機能的に正しいコード編集を生成すること
• Authors: Sarah Fakhoury, Saikat Chakraborty, Madan Musuvathi, and Shuvendu K. Lahiri
• Abstract要約: Defects4J-NL2Fixは、人気のあるDefects4Jデータセットから283のJavaプログラムのデータセットで、バグ修正の高レベルな記述を付加します。 本研究は,この課題に対するいくつかの最先端LCMの性能を実証的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.327913840111378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), such as OpenAI's Codex, have demonstrated their potential to generate code from natural language descriptions across a wide range of programming tasks. Several benchmarks have recently emerged to evaluate the ability of LLMs to generate functionally correct code from natural language intent with respect to a set of hidden test cases. This has enabled the research community to identify significant and reproducible advancements in LLM capabilities. However, there is currently a lack of benchmark datasets for assessing the ability of LLMs to generate functionally correct code edits based on natural language descriptions of intended changes. This paper aims to address this gap by motivating the problem NL2Fix of translating natural language descriptions of code changes (namely bug fixes described in Issue reports in repositories) into correct code fixes. To this end, we introduce Defects4J-NL2Fix, a dataset of 283 Java programs from the popular Defects4J dataset augmented with high-level descriptions of bug fixes, and empirically evaluate the performance of several state-of-the-art LLMs for the this task. Results show that these LLMS together are capable of generating plausible fixes for 64.6% of the bugs, and the best LLM-based technique can achieve up to 21.20% top-1 and 35.68% top-5 accuracy on this benchmark.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのCodexのような大規模言語モデル(LLM)は、幅広いプログラミングタスクにわたる自然言語記述からコードを生成する可能性を実証している。 最近、いくつかのベンチマークが出現し、隠されたテストケースの集合に関して自然言語の意図から機能的に正しいコードを生成するLLMの能力を評価している。 これにより、研究コミュニティはLLM能力の重要かつ再現可能な進歩を特定できるようになった。 しかし、現在、意図した変更の自然言語記述に基づいて、機能的に正しいコード編集を生成するLLMの能力を評価するためのベンチマークデータセットが不足している。 本稿は,NL2Fixがコード変更の自然言語記述(すなわち,リポジトリのイシューレポートに記載されているバグフィックス)を正しいコード修正に変換することで,このギャップに対処することを目的とする。 この目的のために,Defects4J-NL2Fixを紹介した。Defects4Jデータセットから283のJavaプログラムのデータセットで,バグ修正の高レベルな記述を付加し,そのタスクに対する最先端のLLMの性能を実証的に評価する。 その結果、これらのLLMSは64.6%のバグに対して妥当な修正を生成でき、最高のLCMベースの技術はこのベンチマークで21.20%のトップ1と35.68%のトップ5の精度を達成できることがわかった。

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