論文の概要: How Far Can We Go with Practical Function-Level Program Repair?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12833v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 08:54:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:42.018918
• Title: How Far Can We Go with Practical Function-Level Program Repair?
• Title（参考訳）: 関数レベルプログラムの実際の修復はどこまでできるのか?
• Authors: Jiahong Xiang, Xiaoyang Xu, Fanchu Kong, Mingyuan Wu, Zizheng Zhang, Haotian Zhang, Yuqun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,少数ショット学習機構と補修関連情報が機能レベルAPRに及ぼす影響について検討する。 補修関連情報のパワーを活用するために,デュアルLLM フレームワークを採用した LLM ベースの関数レベル APR 手法,すなわち SRepair を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.71750828464698
• License:
• Abstract: Recently, multiple Automated Program Repair (APR) techniques based on Large Language Models (LLMs) have been proposed to enhance the repair performance. While these techniques mainly focus on the single-line or hunk-level repair, they face significant challenges in real-world application due to the limited repair task scope and costly statement-level fault localization. However, the more practical function-level APR, which broadens the scope of APR task to fix entire buggy functions and requires only cost-efficient function-level fault localization, remains underexplored. In this paper, we conduct the first comprehensive study of LLM-based function-level APR including investigating the effect of the few-shot learning mechanism and the auxiliary repair-relevant information. Specifically, we adopt six widely-studied LLMs and construct a benchmark in both the Defects4J 1.2 and 2.0 datasets. Our study demonstrates that LLMs with zero-shot learning are already powerful function-level APR techniques, while applying the few-shot learning mechanism leads to disparate repair performance. Moreover, we find that directly applying the auxiliary repair-relevant information to LLMs significantly increases function-level repair performance. Inspired by our findings, we propose an LLM-based function-level APR technique, namely SRepair, which adopts a dual-LLM framework to leverage the power of the auxiliary repair-relevant information for advancing the repair performance. The evaluation results demonstrate that SRepair can correctly fix 300 single-function bugs in the Defects4J dataset, largely surpassing all previous APR techniques by at least 85%, without the need for the costly statement-level fault location information. Furthermore, SRepair successfully fixes 32 multi-function bugs in the Defects4J dataset, which is the first time achieved by any APR technique ever to our best knowledge.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) に基づくAPR(Automated Program repair)技術が提案されている。 これらの技術は主に単一ラインやハンクレベルの修復に重点を置いているが、修復作業の範囲が限られており、ステートメントレベルのフォールトローカライゼーションがコストのかかるため、現実のアプリケーションでは重大な課題に直面している。 しかし、より実用的な機能レベルのAPRは、バグギー関数全体を修正するためのAPRタスクの範囲を広げ、コスト効率のよい機能レベルの障害ローカライゼーションのみを必要とするが、まだ未定である。 本稿では,LLMに基づく機能レベルAPRの総合的研究を行い,この学習機構と補修関連情報の影響について検討する。 具体的には、広く研究されている6つのLCMを採用し、Defects4J 1.2と2.0のデータセットでベンチマークを構築します。 本研究は, ゼロショット学習を用いたLLMが機能レベルのAPR技術としてすでに強力であることを示すとともに, 少数ショット学習機構を適用したことにより, 補修性能を異にすることを示した。 さらに, 補修関連情報をLCMに直接適用することで, 機能レベルの補修性能が著しく向上することがわかった。 本研究は,LLMに基づく機能レベルAPR手法であるSRepairを提案し,補修関連情報を利用して補修性能を向上させる手法を提案する。 評価結果は、SRepairがDefects4Jデータセットの300の単一機能バグを正しく修正できることを示した。 さらに、SRepairはDefects4Jデータセットの32の多機能バグの修正に成功した。

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