論文の概要: Unit Test Generation using Generative AI : A Comparative Performance
Analysis of Autogeneration Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10622v2
- Date: Tue, 13 Feb 2024 15:18:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 19:08:56.922415
- Title: Unit Test Generation using Generative AI : A Comparative Performance
Analysis of Autogeneration Tools
- Title（参考訳）: 生成AIを用いた単体テスト生成 : 自動生成ツールの比較性能解析
- Authors: Shreya Bhatia, Tarushi Gandhi, Dhruv Kumar, Pankaj Jalote
- Abstract要約: 本研究では,Pythonプログラムの単体テストスクリプト生成におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性を実験的に検討することを目的とする。
実験では,1)手続き型スクリプト,2)関数ベースのモジュール型コード,3)クラスベースのコードという3つのタイプのコードユニットを検討する。
以上の結果から,ChatGPTの性能はPynguinに匹敵するが,いくつかのケースではPynguinよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0686733932673604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generating unit tests is a crucial task in software development, demanding
substantial time and effort from programmers. The advent of Large Language
Models (LLMs) introduces a novel avenue for unit test script generation. This
research aims to experimentally investigate the effectiveness of LLMs,
specifically exemplified by ChatGPT, for generating unit test scripts for
Python programs, and how the generated test cases compare with those generated
by an existing unit test generator (Pynguin). For experiments, we consider
three types of code units: 1) Procedural scripts, 2) Function-based modular
code, and 3) Class-based code. The generated test cases are evaluated based on
criteria such as coverage, correctness, and readability. Our results show that
ChatGPT's performance is comparable with Pynguin in terms of coverage, though
for some cases its performance is superior to Pynguin. We also find that about
a third of assertions generated by ChatGPT for some categories were incorrect.
Our results also show that there is minimal overlap in missed statements
between ChatGPT and Pynguin, thus, suggesting that a combination of both tools
may enhance unit test generation performance. Finally, in our experiments,
prompt engineering improved ChatGPT's performance, achieving a much higher
coverage.
- Abstract（参考訳）: ユニットテストの生成は、ソフトウェア開発において重要なタスクであり、プログラマにかなりの時間と労力を要求する。
LLM(Large Language Models)の出現は、単体テストスクリプト生成のための新しい道を導入する。
本研究では,Python プログラムの単体テストスクリプト生成における LLM の有効性と,既存の単体テストジェネレータ (Pynguin) が生成した単体テストジェネレータ (Pynguin) との比較を実験的に検討することを目的とする。
実験では、3種類のコードユニットを検討します。
1)手続き書,
2)関数ベースのモジュラコード,及び
3) クラスベースのコード。
生成されたテストケースは、カバレッジ、正確性、可読性などの基準に基づいて評価される。
以上の結果から,ChatGPTの性能はPynguinに匹敵するが,いくつかのケースではPynguinよりも優れていた。
また、いくつかのカテゴリでChatGPTが生成したアサーションの約3分の1は間違っていた。
また,chatgpt と pynguin の文の重複は最小であり,これらのツールの組み合わせによってユニットテスト生成性能が向上する可能性が示唆された。
最後に,我々の実験では,ChatGPTの性能が向上し,はるかに高いカバレッジを実現した。
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