Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Right Prompts for the Job: Repair Code-Review Defects with Large Language Model

論文の概要: The Right Prompts for the Job: Repair Code-Review Defects with Large Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17485v1
Date: Fri, 29 Dec 2023 06:12:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-02 13:44:25.385079
Title: The Right Prompts for the Job: Repair Code-Review Defects with Large Language Model
Title（参考訳）: ジョブの正しいプロンプト:大規模言語モデルによるコードレビュー欠陥の修復
Authors: Zelin Zhao, Zhaogui Xu, Jialong Zhu, Peng Di, Yuan Yao, Xiaoxing Ma
Abstract要約: 自動プログラム修復(APR)技術は、コードレビュー(CR)プロセス中にプログラム欠陥を発見して修復する手作業を減らす可能性がある。しかし、既存のAPRアプローチにまつわる限られた精度とかなりの時間的コストは、産業的な実践において採用を妨げている。近年のLLM(Large Language Models)の進歩により、自然言語やプログラミング言語を理解する能力が向上し、レビューコメントに基づいたパッチの生成が可能になった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.885824575879763
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic program repair (APR) techniques have the potential to reduce manual efforts in uncovering and repairing program defects during the code review (CR) process. However, the limited accuracy and considerable time costs associated with existing APR approaches hinder their adoption in industrial practice. One key factor is the under-utilization of review comments, which provide valuable insights into defects and potential fixes. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have enhanced their ability to comprehend natural and programming languages, enabling them to generate patches based on review comments. This paper conducts a comprehensive investigation into the effective utilization of LLMs for repairing CR defects. In this study, various prompts are designed and compared across mainstream LLMs using two distinct datasets from human reviewers and automated checkers. Experimental results demonstrate a remarkable repair rate of 72.97% with the best prompt, highlighting a substantial improvement in the effectiveness and practicality of automatic repair techniques.
Abstract（参考訳）: 自動プログラム修復(APR)技術は、コードレビュー(CR)プロセス中にプログラム欠陥を発見して修復する手作業を減らす可能性がある。しかしながら、既存のaprアプローチに伴う正確さと時間的コストの制限は、彼らの産業的実践への採用を妨げている。重要な要素の1つはレビューコメントの未使用であり、欠陥や潜在的な修正に関する貴重な洞察を提供する。近年のLLM(Large Language Models)の進歩により、自然言語やプログラミング言語を理解する能力が向上し、レビューコメントに基づいたパッチの生成が可能になった。本稿では, CR欠陥の修復にLLMを有効利用するための包括的調査を行う。本研究では,人間のレビュアーと自動チェッカーの2つの異なるデータセットを用いて,主流のllm間でさまざまなプロンプトを設計,比較する。実験の結果, 72.97%の顕著な補修率を示し, 自動補修技術の有効性と実用性を大幅に向上させた。

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