論文の概要: Generative transformations and patterns in LLM-native approaches for software verification and falsification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09384v3
• Date: Mon, 06 Oct 2025 21:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.776965
• Title: Generative transformations and patterns in LLM-native approaches for software verification and falsification
• Title（参考訳）: ソフトウェア検証とファルシフィケーションのためのLLMネイティブアプローチにおける生成的変換とパターン
• Authors: Víctor A. Braberman, Flavia Bonomo-Braberman, Yiannis Charalambous, Juan G. Colonna, Lucas C. Cordeiro, Rosiane de Freitas,
• Abstract要約: より規律のあるエンジニアリングプラクティスに向けた基本的なステップは、コア機能単位生成変換の体系的な理解である、と我々は主張する。 まず、素早い相互作用を概念的シグネチャに抽象化する、生成変換のきめ細かい分類法を提案する。 我々の分析は分類学の有用性を検証するだけでなく、戦略的ギャップや相互関係も明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4595796095047369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of prompting as the dominant paradigm for leveraging Large Language Models (LLMs) has led to a proliferation of LLM-native software, where application behavior arises from complex, stochastic data transformations. However, the engineering of such systems remains largely exploratory and ad-hoc, hampered by the absence of conceptual frameworks, ex-ante methodologies, design guidelines, and specialized benchmarks. We argue that a foundational step towards a more disciplined engineering practice is a systematic understanding of the core functional units--generative transformations--and their compositional patterns within LLM-native applications. Focusing on the rich domain of software verification and falsification, we conduct a secondary study of over 100 research proposals to address this gap. We first present a fine-grained taxonomy of generative transformations, abstracting prompt-based interactions into conceptual signatures. This taxonomy serves as a scaffolding to identify recurrent transformation relationship patterns--analogous to software design patterns--that characterize solution approaches in the literature. Our analysis not only validates the utility of the taxonomy but also surfaces strategic gaps and cross-dimensional relationships, offering a structured foundation for future research in modular and compositional LLM application design, benchmarking, and the development of reliable LLM-native systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を活用する主要なパラダイムとしてのプロンプトの出現は、複雑で確率的なデータ変換からアプリケーションの振る舞いが生じるLLMネイティブソフトウェアの普及につながっている。 しかし、そのようなシステムのエンジニアリングは、主に探索的かつアドホックなものであり、概念的なフレームワーク、元アンティー方法論、設計ガイドライン、特別なベンチマークが欠如しているため妨げられている。 我々は、より規律のあるエンジニアリングプラクティスに向けた基本的なステップは、コア機能ユニット(生成的変換)と、LLMネイティブアプリケーションにおけるそれらの構成パターンの体系的な理解である、と論じる。 ソフトウェア検証とファルシフィケーションの豊富な領域に注目して、このギャップに対処するための100以上の研究提案を二次的に調査する。 まず、素早い相互作用を概念的シグネチャに抽象化する、生成変換のきめ細かい分類法を提案する。 この分類法は、再帰的なトランスフォーメーション関係のパターンを識別するための足場として機能する。 我々の分析は,分類学の有用性を検証するだけでなく,戦略的ギャップや相互関係を表面化し,モジュール型および構成型LLMアプリケーション設計,ベンチマーク,信頼性の高いLLMネイティブシステム開発における将来的な研究の基盤となる。

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