論文の概要: Resolving Crash Bugs via Large Language Models: An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10448v1
- Date: Sat, 16 Dec 2023 13:41:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 16:31:07.416428
- Title: Resolving Crash Bugs via Large Language Models: An Empirical Study
- Title（参考訳）: 大規模な言語モデルによるクラッシュバグの解決:実証的研究
- Authors: Xueying Du, Mingwei Liu, Juntao Li, Hanlin Wang, Xin Peng, Yiling Lou
- Abstract要約: クラッシュバグは予期せぬプログラムの動作や終了を引き起こし、高優先度の解決を必要とする。
近年の大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTは、様々な領域にまたがる例外的なパフォーマンスのため、大きな注目を集めている。
この研究は、ChatGPTの実際のクラッシュバグ解決能力に関する最初の調査を行い、コード関連および環境関連クラッシュバグのローカライズと修復の両面での有効性に焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.32724670868432
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Crash bugs cause unexpected program behaviors or even termination, requiring
high-priority resolution. However, manually resolving crash bugs is challenging
and labor-intensive, and researchers have proposed various techniques for their
automated localization and repair. ChatGPT, a recent large language model
(LLM), has garnered significant attention due to its exceptional performance
across various domains. This work performs the first investigation into
ChatGPT's capability in resolve real-world crash bugs, focusing on its
effectiveness in both localizing and repairing code-related and
environment-related crash bugs. Specifically, we initially assess ChatGPT's
fundamental ability to resolve crash bugs with basic prompts in a single
iteration. We observe that ChatGPT performs better at resolving code-related
crash bugs compared to environment-related ones, and its primary challenge in
resolution lies in inaccurate localization. Additionally, we explore ChatGPT's
potential with various advanced prompts. Furthermore, by stimulating ChatGPT's
self-planning, it methodically investigates each potential crash-causing
environmental factor through proactive inquiry, ultimately identifying the root
cause of the crash. Based on our findings, we propose IntDiagSolver, an
interaction methodology designed to facilitate precise crash bug resolution
through continuous interaction with LLMs. Evaluating IntDiagSolver on multiple
LLMs reveals consistent enhancement in the accuracy of crash bug resolution,
including ChatGPT, Claude, and CodeLlama.
- Abstract（参考訳）: クラッシュバグは予期せぬプログラム動作や終了を引き起こし、高優先度の解決を必要とする。
しかし、手動でクラッシュバグを解決するのは困難で、労働集約的であり、研究者は自動ローカライズと修復のための様々な手法を提案している。
最近の大規模言語モデル(llm)であるchatgptは、さまざまなドメインにまたがる優れたパフォーマンスにより、大きな注目を集めている。
この研究は、ChatGPTの実際のクラッシュバグ解決能力に関する最初の調査を行い、コード関連および環境関連クラッシュバグのローカライズと修復の両面での有効性に焦点を当てた。
具体的には、最初ChatGPTのクラッシュバグを1回のイテレーションで基本的なプロンプトで解決する基本的な能力を評価します。
また,ChatGPTは環境関連よりもコード関連のクラッシュバグの解決に優れており,その解決における最大の課題は,不正確なローカライゼーションにある。
さらに、ChatGPTのポテンシャルを様々な高度なプロンプトで探求する。
さらに,chatgptの自己計画を刺激することにより,事故の原因を究極的に特定する積極的な調査を通じて,それぞれの潜在的なクラッシュ原因環境因子を体系的に調査する。
本研究は,LSMとの連続的な相互作用を通じて,正確なクラッシュバグ解決を容易にするためのインタラクション手法であるIntDiagSolverを提案する。
複数のLLM上でIntDiagSolverを評価すると、ChatGPT、Claude、CodeLlamaなど、クラッシュバグ解決の精度が一貫した向上が見られる。
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