論文の概要: A Quantitative and Qualitative Evaluation of LLM-Based Explainable Fault Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05487v3
• Date: Tue, 2 Jul 2024 13:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 08:30:22.770676
• Title: A Quantitative and Qualitative Evaluation of LLM-Based Explainable Fault Localization
• Title（参考訳）: LLMに基づく説明可能なフォールトローカライゼーションの定量的定性評価
• Authors: Sungmin Kang, Gabin An, Shin Yoo,
• Abstract要約: AutoFLは、提案された障害位置とともに、バグの説明を生成する。 JavaとPythonの798の現実世界のバグの実験では、AutoFLはメソッドレベルのcc@1を、ベースライン上で最大233.3%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.80414941523501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fault Localization (FL), in which a developer seeks to identify which part of the code is malfunctioning and needs to be fixed, is a recurring challenge in debugging. To reduce developer burden, many automated FL techniques have been proposed. However, prior work has noted that existing techniques fail to provide rationales for the suggested locations, hindering developer adoption of these techniques. With this in mind, we propose AutoFL, a Large Language Model (LLM)-based FL technique that generates an explanation of the bug along with a suggested fault location. AutoFL prompts an LLM to use function calls to navigate a repository, so that it can effectively localize faults over a large software repository and overcome the limit of the LLM context length. Extensive experiments on 798 real-world bugs in Java and Python reveal AutoFL improves method-level acc@1 by up to 233.3% over baselines. Furthermore, developers were interviewed on their impression of AutoFL-generated explanations, showing that developers generally liked the natural language explanations of AutoFL, and that they preferred reading a few, high-quality explanations instead of many.
• Abstract（参考訳）: フォールトローカライゼーション(FL)は、開発者がコードのどの部分が機能しておらず、修正する必要があるかを識別しようとするもので、デバッグにおいて繰り返し発生する課題である。 開発者の負担を軽減するため、多くの自動FL技術が提案されている。 しかしながら、以前の研究では、既存のテクニックは提案された場所に対して合理的に提供できないため、開発者がこれらのテクニックを採用するのを妨げている、と指摘している。 そこで本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくFL手法であるAutoFLを提案する。 AutoFLは、LLMに関数呼び出しを使用してリポジトリをナビゲートするよう促すため、大規模なソフトウェアリポジトリ上の障害を効果的にローカライズし、LLMコンテキスト長の制限を克服できる。 JavaとPythonの798の現実世界のバグに対する大規模な実験により、AutoFLはメソッドレベルのcc@1を、ベースライン上で最大233.3%改善した。 さらに、開発者はAutoFLの生成した説明に対する印象についてインタビューを受け、開発者はAutoFLの自然言語の説明を概して好んでおり、多くのものではなく、いくつかの高品質な説明を読むことを好むことを示した。

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