論文の概要: Large Language Models as Test Case Generators: Performance Evaluation and Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13340v1
- Date: Sat, 20 Apr 2024 10:27:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 19:29:41.193274
- Title: Large Language Models as Test Case Generators: Performance Evaluation and Enhancement
- Title（参考訳）: テストケースジェネレータとしての大規模言語モデル:性能評価と拡張
- Authors: Kefan Li, Yuan Yuan,
- Abstract要約: 大規模言語モデルが高品質なテストケースをいかに生み出すかを検討する。
本稿では,テストインプットとテストアウトプットの生成を分離するemphTestChainというマルチエージェントフレームワークを提案する。
以上の結果から,TestChainはベースラインのマージンを大きく上回っていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5398126682962587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Code generation with Large Language Models (LLMs) has been extensively studied and achieved remarkable progress. As a complementary aspect to code generation, test case generation is of crucial importance in ensuring the quality and reliability of code. However, using LLMs as test case generators has been much less explored. Current research along this line primarily focuses on enhancing code generation with assistance from test cases generated by LLMs, while the performance of LLMs in test case generation alone has not been comprehensively examined. To bridge this gap, we conduct extensive experiments to study how well LLMs can generate high-quality test cases. We find that as the problem difficulty increases, state-of-the-art LLMs struggle to generate correct test cases, largely due to their inherent limitations in computation and reasoning. To mitigate this issue, we further propose a multi-agent framework called \emph{TestChain} that decouples the generation of test inputs and test outputs. Notably, TestChain uses a ReAct format conversation chain for LLMs to interact with a Python interpreter in order to provide more accurate test outputs. Our results indicate that TestChain outperforms the baseline by a large margin. Particularly, in terms of the accuracy of test cases, TestChain using GPT-4 as the backbone achieves a 13.84\% improvement over the baseline on the LeetCode-hard dataset.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を用いたコード生成は広く研究され、目覚ましい進歩を遂げた。
コード生成の補完的な側面として、テストケースの生成は、コードの品質と信頼性を保証する上で非常に重要です。
しかし、LLMをテストケースジェネレータとして使うことは、あまり研究されていない。
この線に沿った現在の研究は、LLMが生成したテストケースの支援によるコード生成の強化に重点を置いているが、テストケース生成のみでのLCMのパフォーマンスは、包括的に検討されていない。
このギャップを埋めるため、我々はLLMがいかに高品質なテストケースを生成できるかを広範囲に実験する。
問題の難しさが増大するにつれて、現状のLLMは、計算や推論に固有の制限があるため、正しいテストケースを生成するのに苦労していることがわかった。
この問題を緩和するために、テストインプットとテストアウトプットの生成を分離する「emph{TestChain}」と呼ばれるマルチエージェントフレームワークを提案する。
特にTestChainは、より正確なテスト出力を提供するために、LLMのReActフォーマットの会話チェーンを使用してPythonインタプリタと対話する。
以上の結果から,TestChainはベースラインのマージンを大きく上回っていることが示唆された。
特に、テストケースの精度の面では、GPT-4をバックボーンとして使用するTestChainは、LeetCode-hardデータセットのベースラインよりも13.84.%改善されている。
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