論文の概要: CoverUp: Coverage-Guided LLM-Based Test Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16218v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 16:18:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 16:56:25.773705
• Title: CoverUp: Coverage-Guided LLM-Based Test Generation
• Title（参考訳）: CoverUp:Coverage-Guided LLMベースのテスト生成
• Authors: Juan Altmayer Pizzorno, Emery D. Berger,
• Abstract要約: CoverUpは、ハイカバレッジPython回帰テストを生成する新しいシステムである。 CoverUpの反復的なカバレッジ誘導アプローチは、その有効性に不可欠であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents CoverUp, a novel system that drives the generation of high-coverage Python regression tests via a combination of coverage analysis and large-language models (LLMs). CoverUp iteratively improves coverage, interleaving coverage analysis with dialogs with the LLM to focus its attention on as yet uncovered lines and branches. The resulting test suites significantly improve coverage over the current state of the art: compared to CodaMosa, a hybrid LLM / search-based software testing system, CoverUp substantially improves coverage across the board. On a per-module basis, CoverUp achieves median line coverage of 81% (vs. 62%), branch coverage of 53% (vs. 35%) and line+branch coverage of 78% (vs. 55%). We show that CoverUp's iterative, coverage-guided approach is crucial to its effectiveness, contributing to nearly half of its successes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カバレッジ分析と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせることで,ハイカバレッジPython回帰テストを生成する新しいシステムであるCoverUpを提案する。 CoverUpはカバレッジを反復的に改善し、カバー分析とLDMとのダイアログをインターリーブして、まだ発見されていない行やブランチに集中する。 ハイブリッドLLM/検索ベースのソフトウェアテスティングシステムであるCodaMosaと比較して、CoverUpはボード全体のカバレッジを大幅に改善します。 モジュール単位では、CoverUpは81%(vs. 62%)、ブランチカバレッジは53%(vs. 35%)、行+ブランチカバレッジは78%(vs. 55%)である。 CoverUpの反復的なカバレッジ誘導アプローチが、その効果に不可欠であることを示し、その成功のほぼ半分に寄与している。

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