論文の概要: Isolating Compiler Bugs by Generating Effective Witness Programs with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00593v2
• Date: Tue, 23 Apr 2024 17:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 20:14:41.025168
• Title: Isolating Compiler Bugs by Generating Effective Witness Programs with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた効率的なウィットネスプログラム生成によるコンパイラバグの分離
• Authors: Haoxin Tu, Zhide Zhou, He Jiang, Imam Nur Bani Yusuf, Yuxian Li, Lingxiao Jiang,
• Abstract要約: 既存のコンパイラのバグ分離アプローチは、問題をテストプログラムの突然変異問題に変換する。 コンパイラのバグ分離のための効率的なテストプログラムを生成するために,LLM4CBIという新しい手法を提案する。 GCCとLLVMの120以上の実際のバグに対する最先端のアプローチと比較し,LLM4CBIの利点を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.660543763757518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compiler bugs pose a significant threat to safety-critical applications, and promptly as well as effectively isolating these bugs is crucial for assuring the quality of compilers. However, the limited availability of debugging information on reported bugs complicates the compiler bug isolation task. Existing compiler bug isolation approaches convert the problem into a test program mutation problem, but they are still limited by ineffective mutation strategies or high human effort requirements. Drawing inspiration from the recent progress of pre-trained Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, in code generation, we propose a new approach named LLM4CBI to utilize LLMs to generate effective test programs for compiler bug isolation. However, using LLMs directly for test program mutation may not yield the desired results due to the challenges associated with formulating precise prompts and selecting specialized prompts. To overcome the challenges, three new components are designed in LLM4CBI. First, LLM4CBI utilizes a program complexity-guided prompt production component, which leverages data and control flow analysis to identify the most valuable variables and locations in programs for mutation. Second, LLM4CBI employs a memorized prompt selection component, which adopts reinforcement learning to select specialized prompts for mutating test programs continuously. Third, a test program validation component is proposed to select specialized feedback prompts to avoid repeating the same mistakes during the mutation process. Compared with state-of-the-art approaches over 120 real bugs from GCC and LLVM, our evaluation demonstrates the advantages of LLM4CBI: It can isolate 69.70%/21.74% and 24.44%/8.92% more bugs than DiWi and RecBi within Top-1/Top-5 ranked results. We also demonstrate that the LLMs component used in LLM4CBI can be easily replaced while still achieving reasonable results.
• Abstract（参考訳）: コンパイラのバグは、セーフティクリティカルなアプリケーションにとって重大な脅威となり、すぐに、そして、これらのバグを効果的に分離することは、コンパイラの品質の確保に不可欠である。 しかし、報告されたバグのデバッグ情報が限られているため、コンパイラのバグ分離タスクが複雑になる。 既存のコンパイラのバグ分離アプローチは、問題をテストプログラムの突然変異問題に変換するが、それでも非効率的な突然変異戦略や高い人間の努力の要求によって制限されている。 コード生成におけるChatGPTなどのLLM(Pre-trained Large Language Models)の最近の進歩から着想を得て,LLM4CBIと呼ばれる新しいアプローチを提案し,コンパイラバグ分離のための効率的なテストプログラムを生成する。 しかし、試験プログラムの突然変異にLSMを直接使用すると、正確なプロンプトの定式化や特別なプロンプトの選択に関連する課題のために、望ましい結果が得られない可能性がある。 これらの課題を克服するため、3つの新しいコンポーネントがLLM4CBIで設計されている。 まず、LSM4CBIは、プログラムの複雑さを誘導するプロンプト生産コンポーネントを使用し、データと制御フロー分析を利用して、突然変異のためのプログラムにおいて最も価値のある変数と場所を特定する。 第2に、LLM4CBIは記憶されたプロンプト選択コンポーネントを使用し、強化学習を採用して、テストプログラムを継続的に変更するための特別なプロンプトを選択する。 第3に、特定のフィードバックプロンプトを選択するために、突然変異プロセス中に同じミスを繰り返すことを避けるために、テストプログラム検証コンポーネントを提案する。 GCCとLLVMの120以上の実際のバグに対する最先端のアプローチと比較して、我々の評価はLLM4CBIの利点を示している。 69.70%/21.74%と24.44%/8.92%のバグをTop-1/Top-5ランキングでDiWiやRecBiよりも多く分離できる。 また, LLM4CBI で使用される LLMs コンポーネントは, 妥当な結果が得られながら, 容易に置き換えることができることを示した。

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