論文の概要: LMs: Understanding Code Syntax and Semantics for Code Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12138v3
- Date: Wed, 7 Feb 2024 10:07:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 20:50:00.210315
- Title: LMs: Understanding Code Syntax and Semantics for Code Analysis
- Title（参考訳）: lms: コード解析のためのコード構文とセマンティクスの理解
- Authors: Wei Ma, Shangqing Liu, Zhihao Lin, Wenhan Wang, Qiang Hu, Ye Liu, Cen
Zhang, Liming Nie, Li Li, Yang Liu
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の機能と,ソフトウェア工学におけるコード解析の限界を評価する。
GPT4, GPT3.5, StarCoder, CodeLlama-13b-インストラクトという,最先端の4つの基礎モデルを採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.508254718438636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models~(LLMs) demonstrate 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 LLMs. To address this concern, we conducted a study
to evaluate the capabilities of LLMs and their 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 LLMs to comprehend
code syntax and semantic structures, which include abstract syntax trees (AST),
control flow graphs (CFG), and call graphs (CG). We employed four
state-of-the-art foundational models, GPT4, GPT3.5, StarCoder and
CodeLlama-13b-instruct. We assessed the performance of LLMs on cross-language
tasks involving C, Java, Python, and Solidity.
Our findings revealed that while LLMs have a talent for understanding code
syntax, they struggle with comprehending code semantics, particularly dynamic
semantics. We conclude that LLMs possess capabilities similar to an Abstract
Syntax Tree (AST) parser, demonstrating initial competencies in static code
analysis. Furthermore, our study highlights that LLMs are 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 LLM 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）: 大規模言語モデル~(LLM)は、コードや文書生成といったSEタスクにおいて優れたパフォーマンスを示すことによって、ソフトウェア工学(SE)に革命をもたらす大きな可能性を示している。
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、LLM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LLM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タスクに対処するために人工知能に必要な能力~(AI)モデルを3つのカテゴリに分類する。
1)構文理解。
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) や制御フローグラフ (CFG) ,コールグラフ (CG) など,LLMがコード構文や意味構造を理解する能力に注目した。
GPT4, GPT3.5, StarCoder, CodeLlama-13b-インストラクトという4つの最先端基礎モデルを採用した。
C、Java、Python、Solidityを含む言語横断タスクにおけるLLMの性能を評価した。
その結果,LLMにはコード構文を理解する能力がある一方で,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。
LLMは抽象構文木(AST)パーサに類似した機能を有し、静的コード解析の初期能力を示す。
さらに,本研究は,llm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浮き彫りにした。
これらの結果から,LLM出力の正当性を検証し,SEにおける信頼性を保証する方法を検討する必要があることが示唆された。
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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