論文の概要: Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09601v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 08:32:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:36:22.842363
• Title: Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models
• Title（参考訳）: バイナリコードの要約: ChatGPT/GPT-4とその他の大規模言語モデルのベンチマーク
• Authors: Xin Jin, Jonathan Larson, Weiwei Yang, Zhiqiang Lin
• Abstract要約: 本研究では,バイナリコード理解のための大規模言語モデル (LLM) の可能性について検討する。 BinSumは557K以上のバイナリ関数の包括的なベンチマークとデータセットである。 また,従来の完全マッチング手法を超越した意味的類似度尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.8941430624661
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Binary code summarization, while invaluable for understanding code semantics, is challenging due to its labor-intensive nature. This study delves into the potential of large language models (LLMs) for binary code comprehension. To this end, we present BinSum, a comprehensive benchmark and dataset of over 557K binary functions and introduce a novel method for prompt synthesis and optimization. To more accurately gauge LLM performance, we also propose a new semantic similarity metric that surpasses traditional exact-match approaches. Our extensive evaluation of prominent LLMs, including ChatGPT, GPT-4, Llama 2, and Code Llama, reveals 10 pivotal insights. This evaluation generates 4 billion inference tokens, incurred a total expense of 11,418 US dollars and 873 NVIDIA A100 GPU hours. Our findings highlight both the transformative potential of LLMs in this field and the challenges yet to be overcome.
• Abstract（参考訳）: バイナリコードの要約は、コードセマンティクスを理解するのに有用だが、その労働集約性のために難しい。 本研究では,バイナリコード理解のための大規模言語モデル (LLM) の可能性について検討する。 この目的のために,557K以上のバイナリ関数の包括的なベンチマークとデータセットであるBinSumを紹介し,迅速な合成と最適化のための新しい手法を提案する。 LLMの性能をより正確に評価するために,従来の正確なマッチング手法を超越した意味的類似度指標を提案する。 ChatGPT, GPT-4, Llama 2, Code Llamaを含む著名なLLMの広範な評価により, 10つの重要な洞察が得られた。 この評価は40億の推論トークンを生成し、合計費用は11,418米ドルと873 NVIDIA A100 GPU時間である。 この分野でのLSMの変革的ポテンシャルと、まだ克服されていない課題の両方を強調した。

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