論文の概要: ChatGPT: Understanding Code Syntax and Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12138v2
- Date: Fri, 20 Oct 2023 03:45:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 08:01:44.381568
- Title: ChatGPT: Understanding Code Syntax and Semantics
- Title(参考訳): ChatGPT: コードの構文とセマンティックスを理解する
- Authors: Wei Ma, Shangqing Liu, Wenhan Wang, Qiang Hu, Ye Liu, Cen Zhang,
Liming Nie, Yang Liu
- Abstract要約: ChatGPTには、コード構文を理解する才能があるが、コードセマンティクスの理解に苦労している。
ChatGPTは、コードセマンティック構造を解釈したり、存在しない事実を作ったりする際に、幻覚に影響を受けやすい。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.99478534205402
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ChatGPT demonstrates significant potential to revolutionize software
engineering (SE) by exhibiting outstanding performance in SE tasks such as code
and document generation. However, the high reliability and risk control
requirements in software engineering raise concerns about the lack of
interpretability of ChatGPT. To address this concern, we conducted a study to
evaluate the capabilities of ChatGPT and its limitations for code analysis in
SE. We break down the abilities needed for artificial intelligence (AI) models
to address SE tasks related to code analysis into three categories:1) syntax
understanding, 2) static behavior understanding, and 3) dynamic behavior
understanding. Our investigation focused on the ability of ChatGPT to
comprehend code syntax and semantic structures, which include abstract syntax
trees (AST), control flow graphs (CFG), and call graphs (CG). We assessed the
performance of ChatGPT on cross-language tasks involving C, Java, Python, and
Solidity. Our findings revealed that while ChatGPT has a talent for
understanding code syntax, it struggles with comprehending code semantics,
particularly dynamic semantics. We conclude that ChatGPT possesses capabilities
similar to an Abstract Syntax Tree (AST) parser, demonstrating initial
competencies in static code analysis. Furthermore, our study highlights that
ChatGPT is susceptible to hallucinations when interpreting code semantic
structures and fabricating nonexistent facts. These results indicate the need
to explore methods to verify the correctness of ChatGPT output to ensure its
dependability in SE. More importantly, our study provides an initial answer to
why the codes generated by LLM are usually syntax correct but vulnerable.
- Abstract(参考訳): ChatGPTは、コードやドキュメント生成といったSEタスクで優れたパフォーマンスを示すことで、ソフトウェアエンジニアリング(SE)に革命をもたらす大きな可能性を示しています。
しかし、ソフトウェア工学における高い信頼性とリスクコントロール要件は、ChatGPTの解釈可能性の欠如を懸念する。
この問題に対処するため、我々はChatGPTの能力とSEにおけるコード解析の限界を評価する研究を行った。
我々は、コード分析に関連するSEタスクに対処する人工知能(AI)モデルに必要な能力を、3つのカテゴリに分類する。
2)静的な行動の理解,及び
3)動的行動理解。
本研究は、抽象構文木(AST)、制御フローグラフ(CFG)、コールグラフ(CG)など、コード構文や意味構造を理解するChatGPTの機能に焦点を当てた。
C、Java、Python、Solidityを含む言語横断タスクにおけるChatGPTの性能を評価した。
この結果から,ChatGPTにはコード構文を理解する能力があるが,コード意味論,特に動的意味論の理解に苦慮していることがわかった。
結論として,ChatGPTは抽象構文木(AST)パーサに似た機能を有し,静的コード解析の初期能力を示す。
さらに本研究は,chatgptがコード意味構造を解釈し,存在しない事実をつくり出す際に幻覚になりやすいことを強調する。
これらの結果は,chatgpt出力の正確性を検証する手法を探索し,その信頼性を確保する必要があることを示している。
さらに重要なことは、llmが生成するコードは通常構文が正しいが脆弱である理由に対する最初の答えを提供します。
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