論文の概要: Generating Exceptional Behavior Tests with Reasoning Augmented Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14619v2
• Date: Fri, 24 May 2024 14:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 12:41:46.110423
• Title: Generating Exceptional Behavior Tests with Reasoning Augmented Large Language Models
• Title（参考訳）: 拡張大言語モデルによる例外行動テストの生成
• Authors: Jiyang Zhang, Yu Liu, Pengyu Nie, Junyi Jessy Li, Milos Gligoric,
• Abstract要約: ExLongは、例外的な振る舞いテストを自動的に生成するフレームワークである。 これは、スローステートメントにつながるトレース、スローステートメントを保護する条件式、例外的でない振る舞いテストに関する推論を埋め込んでいる。 我々はexLongとテスト生成のための最先端モデル(CAT-LM)と最強基礎モデル(GPT3.5)を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.145231237535356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many popular programming languages, including C#, Java, and Python, support exceptions. Exceptions are thrown during program execution if an unwanted event happens, e.g., a method is invoked with an illegal argument value. Software developers write exceptional behavior tests (EBTs) to check that their code detects unwanted events and throws appropriate exceptions. Prior research studies have shown the importance of EBTs, but those studies also highlighted that developers put most of their efforts on "happy paths", e.g., paths without unwanted events. To help developers fill the gap, we present the first framework, dubbed exLong, that automatically generates EBTs. exLong is a large language model instruction-tuned from CodeLlama and embeds reasoning about traces that lead to throw statements, conditional expressions that guard throw statements, and non-exceptional behavior tests that execute similar traces. We compare exLong with the state-of-the-art models for test generation (CAT-LM) and one of the strongest foundation models (GPT3.5), as well as with analysis-based tools for test generation (Randoop and EvoSuite). Our results show that exLong outperforms existing models and tools. Furthermore, we contributed several pull requests to open-source projects and 23 EBTs generated by exLong were already accepted.
• Abstract（参考訳）: C#、Java、Pythonを含む多くの人気のあるプログラミング言語は例外をサポートしている。 不要なイベントが発生した場合、例えば不正な引数値でメソッドが呼び出されると、プログラム実行中に例外がスローされる。 ソフトウェア開発者は例外的な振る舞いテスト(EBT)を書き、コードが不要なイベントを検出し、適切な例外を投げることをチェックする。 以前の研究では、EBTの重要性が示されていたが、これらの研究は、開発者が望ましくないイベントのないパスなど、"幸せなパス"に多くの努力を注いでいることも強調した。 このギャップを埋めるために、私たちはexLongと呼ばれるEBTを自動生成する最初のフレームワークを提示します。 exLongは、CodeLlamaからチューニングされた大きな言語モデルで、スローステートメントにつながるトレース、スローステートメントを保護する条件式、同様のトレースを実行する例外的でない動作テストに関する推論を埋め込んでいる。 我々はexLongをテスト生成のための最先端モデル(CAT-LM)と最強基盤モデル(GPT3.5)、およびテスト生成のための分析ツール(RandoopとEvoSuite)と比較した。 この結果、exLongは既存のモデルやツールよりも優れています。 さらに、オープンソースプロジェクトにいくつかのプルリクエストを提供し、exLongが生成した23のEBTはすでに受け入れられています。

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