論文の概要: An Empirical Study of Using Large Language Models for Unit Test Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00418v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 01:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 02:52:05.604993
• Title: An Empirical Study of Using Large Language Models for Unit Test Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた単体テスト生成に関する実証的研究
• Authors: Mohammed Latif Siddiq, Joanna C. S. Santos, Ridwanul Hasan Tanvir, Noshin Ulfat, Fahmid Al Rifat, and Vinicius Carvalho Lopes
• Abstract要約: コード生成モデルは、コードコメント、既存のコード、または両方の組み合わせからプロンプトを受け取り、コードを生成する。 我々は,このギャップを埋めるために3つの生成モデル(Codex, GPT-3.5-Turbo, StarCoder)がいかにうまくテストケースを生成するかを検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45190791772160765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A code generation model generates code by taking a prompt from a code comment, existing code, or a combination of both. Although code generation models (e.g. GitHub Copilot) are increasingly being adopted in practice, it is unclear whether they can successfully be used for unit test generation without fine-tuning. We investigated how well three generative models (Codex, GPT-3.5-Turbo, and StarCoder) can generate test cases to fill this gap. We used two benchmarks (HumanEval and Evosuite SF110) to investigate the context generation's effect in the unit test generation process. We evaluated the models based on compilation rates, test correctness, coverage, and test smells. We found that the Codex model achieved above 80% coverage for the HumanEval dataset, but no model had more than 2% coverage for the EvoSuite SF110 benchmark. The generated tests also suffered from test smells, such as Duplicated Asserts and Empty Tests.
• Abstract（参考訳）: コード生成モデルは、コードコメント、既存のコード、または両方の組み合わせからプロンプトを受け取り、コードを生成する。 コード生成モデル(github copilotなど)は、実際にはますます採用されているが、微調整なしでユニットテスト生成にうまく使えるかどうかは不明だ。 我々は,このギャップを埋めるために3つの生成モデル(Codex, GPT-3.5-Turbo, StarCoder)がいかにうまくテストケースを生成するかを検討した。 HumanEval と Evosuite SF110 の2つのベンチマークを用いて,単体テスト生成プロセスにおけるコンテキスト生成の効果を検討した。 モデルのコンパイル率,テストの正確性,カバレッジ,テストの臭いなどに基づいて評価した。 CodexモデルはHumanEvalデータセットの80%以上のカバレッジを達成したが、EvoSuite SF110ベンチマークの2%以上のカバレッジを持つモデルはない。 生成されたテストは、Duplicated AssertsやEmpty Testsといったテストの臭いにも悩まされた。

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