論文の概要: Symmetry-Preserving Program Representations for Learning Code Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03312v4
- Date: Tue, 29 Aug 2023 01:44:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 17:38:06.184796
- Title: Symmetry-Preserving Program Representations for Learning Code Semantics
- Title（参考訳）: コードセマンティクス学習のための対称性保存プログラム表現
- Authors: Kexin Pei, Weichen Li, Qirui Jin, Shuyang Liu, Scott Geng, Lorenzo
Cavallaro, Junfeng Yang, Suman Jana
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、プログラムの自動推論において有望であることを示している。
重要な一般化の課題は、制御やデータフローを含むコードセマンティクスの知識を取り入れることである。
我々は、コード対称性を意味論的保存変換として正式に定義する厳密なグループ理論フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.056730276249326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise in automated program
reasoning, a crucial aspect of many security tasks. However, existing LLM
architectures for code are often borrowed from other domains like natural
language processing, raising concerns about their generalization and robustness
to unseen code. A key generalization challenge is to incorporate the knowledge
of code semantics, including control and data flow, into the LLM architectures.
Drawing inspiration from examples of convolution layers exploiting
translation symmetry, we explore how code symmetries can enhance LLM
architectures for program analysis and modeling. We present a rigorous
group-theoretic framework that formally defines code symmetries as
semantics-preserving transformations and provides techniques for precisely
reasoning about symmetry preservation within LLM architectures. Using this
framework, we introduce a novel variant of self-attention that preserves
program symmetries, demonstrating its effectiveness in generalization and
robustness through detailed experimental evaluations across different binary
and source code analysis tasks. Overall, our code symmetry framework offers
rigorous and powerful reasoning techniques that can guide the future
development of specialized LLMs for code and advance LLM-guided program
reasoning tasks.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、多くのセキュリティタスクの重要な側面である自動プログラム推論において、約束を示している。
しかし、既存のコード用のllmアーキテクチャは、自然言語処理のような他のドメインから借用されることが多く、コードの一般化と堅牢性に懸念を抱いている。
鍵となる一般化の課題は、制御やデータフローを含むコードセマンティクスの知識をllmアーキテクチャに組み込むことである。
変換対称性を利用した畳み込み層の例からインスピレーションを得て、コード対称性がプログラム解析とモデリングのためにllmアーキテクチャをどのように強化できるかを考察する。
本稿では,コード対称性を意味論的保存変換として正式に定義する厳密なグループ理論フレームワークを提案する。
本フレームワークを用いて,プログラムの対称性を保存し,その一般化とロバスト性を示す新たな自己注意法を導入し,異なるバイナリおよびソースコード解析タスクの詳細な実験評価を行った。
全体として、我々のコード対称性フレームワークは厳格で強力な推論技術を提供しており、コードのための特殊なLCMの開発をガイドし、LLM誘導プログラム推論タスクを前進させる。
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