論文の概要: AutoCodeRover: Autonomous Program Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05427v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 11:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 14:34:53.556811
• Title: AutoCodeRover: Autonomous Program Improvement
• Title（参考訳）: AutoCodeRover: 自律的なプログラム改善
• Authors: Yuntong Zhang, Haifeng Ruan, Zhiyu Fan, Abhik Roychoudhury,
• Abstract要約: プログラム改善を自律的に達成するために,Githubの問題を解決するための自動アプローチを提案する。 AutoCodeRoverと呼ばれるアプローチでは、LLMは洗練されたコード検索機能と組み合わせられ、最終的にプログラムの変更やパッチにつながります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.66280420062806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers have made significant progress in automating the software development process in the past decades. Automated techniques for issue summarization, bug reproduction, fault localization, and program repair have been built to ease the workload of developers. Recent progress in Large Language Models (LLMs) has significantly impacted the development process, where developers can use LLM-based programming assistants to achieve automated coding. Nevertheless software engineering involves the process of program improvement apart from coding, specifically to enable software maintenance (e.g. program repair to fix bugs) and software evolution (e.g. feature additions). In this paper, we propose an automated approach for solving Github issues to autonomously achieve program improvement. In our approach called AutoCodeRover, LLMs are combined with sophisticated code search capabilities, ultimately leading to a program modification or patch. In contrast to recent LLM agent approaches from AI researchers and practitioners, our outlook is more software engineering oriented. We work on a program representation (abstract syntax tree) as opposed to viewing a software project as a mere collection of files. Our code search exploits the program structure in the form of classes/methods to enhance LLM's understanding of the issue's root cause, and effectively retrieve a context via iterative search. The use of spectrum based fault localization using tests, further sharpens the context. Experiments on the recently proposed SWE-bench-lite which consists of 300 real-life Github issues involving bug fixing and feature additions show increased efficacy (resolving more than 20% on SWE-bench-lite), as compared to recent efforts from the AI community. We posit that our workflow enables autonomous software engineering, where, in future, auto-generated code from LLMs can be autonomously improved.
• Abstract（参考訳）: 研究者たちはここ数十年、ソフトウェア開発プロセスの自動化に大きな進歩を遂げてきた。 問題要約、バグ再現、障害ローカライゼーション、プログラム修復のための自動テクニックが開発され、開発者の作業負荷が軽減された。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、LLMベースのプログラミングアシスタントを使用して自動コーディングを実現する開発プロセスに大きな影響を与えている。 それでもソフトウェアエンジニアリングには、特にソフトウェアメンテナンス(バグを修正するためのプログラムの修正など)とソフトウェア進化(機能追加など)を可能にするために、コーディングとは別にプログラムの改善プロセスが含まれます。 本稿では,Githubの問題を自動で解決し,プログラムの改善を自律的に実現する手法を提案する。 AutoCodeRoverと呼ばれるアプローチでは、LLMは洗練されたコード検索機能と組み合わせられ、最終的にプログラムの変更やパッチにつながります。 AI研究者や実践者による最近のLLMエージェントアプローチとは対照的に、私たちの見通しはよりソフトウェア工学指向である。 我々は、ソフトウェアプロジェクトを単なるファイルの集合として見るのではなく、プログラム表現(抽象構文木)に取り組んでいる。 コード検索では、プログラム構造をクラス/メソッドの形で活用し、LLMの根本原因理解を強化し、反復探索によるコンテキストの検索を効果的に行う。 テストを用いたスペクトルベースのフォールトローカライゼーションは、コンテキストをさらに鋭くする。 最近提案されたSWE-bench-liteの実験では、バグ修正と機能追加を含む300の現実的なGithubの問題から、AIコミュニティの最近の取り組みと比較して、有効性(SWE-bench-liteの20%以上を解決)が向上している。 我々のワークフローは自律的なソフトウェアエンジニアリングを可能にし、将来、LLMから自動生成されたコードを自律的に改善できると仮定する。

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