論文の概要: Hybrid Automated Program Repair by Combining Large Language Models and Program Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00992v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 06:11:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 02:27:34.795462
- Title: Hybrid Automated Program Repair by Combining Large Language Models and Program Analysis
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルとプログラム解析を組み合わせたハイブリッド自動プログラム修復
- Authors: Fengjie Li, Jiajun Jiang, Jiajun Sun, Hongyu Zhang,
- Abstract要約: 自動プログラム修復(APR)は、人間の開発者のバグ修正プロセスを合理化する可能性から、大きな注目を集めている。
本稿ではGIANTREPAIRと呼ばれる革新的なAPR手法を紹介する。
この知見に基づいて、GIANTREPAIRはまず、LLM生成したパッチからパッチスケルトンを構築して、パッチ空間を閉じ込め、その後、特定のプログラムに適した高品質なパッチを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.7034916462208
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated Program Repair (APR) has garnered significant attention due to its potential to streamline the bug repair process for human developers. Recently, LLM-based APR methods have shown promise in repairing real-world bugs. However, existing APR methods often utilize patches generated by LLMs without further optimization, resulting in reduced effectiveness due to the lack of program-specific knowledge. Furthermore, the evaluations of these APR methods have typically been conducted under the assumption of perfect fault localization, which may not accurately reflect their real-world effectiveness. To address these limitations, this paper introduces an innovative APR approach called GIANTREPAIR. Our approach leverages the insight that LLM-generated patches, although not necessarily correct, offer valuable guidance for the patch generation process. Based on this insight, GIANTREPAIR first constructs patch skeletons from LLM-generated patches to confine the patch space, and then generates high-quality patches tailored to specific programs through context-aware patch generation by instantiating the skeletons. To evaluate the performance of our approach, we conduct two large-scale experiments. The results demonstrate that GIANTREPAIR not only effectively repairs more bugs (an average of 27.78% on Defects4J v1.2 and 23.40% on Defects4J v2.0) than using LLM-generated patches directly, but also outperforms state-of-the-art APR methods by repairing at least 42 and 7 more bugs under perfect and automated fault localization scenarios, respectively.
- Abstract（参考訳）: 自動プログラム修復(APR)は、人間の開発者のバグ修正プロセスを合理化する可能性から、大きな注目を集めている。
近年,LLMをベースとしたAPR手法は,実際のバグの修復に有望であることが示された。
しかし、既存のAPR手法では、LLMが生成したパッチをさらなる最適化なしに利用することが多く、プログラム固有の知識が欠如しているため、効率が低下する。
さらに,これらのAPR手法の評価は,その実効性を正確に反映しない完全断層定位を前提として行われるのが一般的である。
このような制約に対処するため,GIANTREPAIRと呼ばれる革新的なAPR手法を提案する。
我々のアプローチは、LLM生成したパッチが必ずしも正しいとは限らないが、パッチ生成プロセスに価値あるガイダンスを提供するという洞察を活用する。
この知見に基づいて、GIANTREPAIRはまず、LLM生成したパッチからパッチスケルトンを構築してパッチスペースを限定し、その後、スケルトンをインスタンス化してコンテキスト対応のパッチ生成を通じて、特定のプログラムに適した高品質なパッチを生成する。
提案手法の性能を評価するため,2つの大規模実験を行った。
その結果、GIANTREPAIRはLSMの生成したパッチを直接使用するよりも多くのバグ(Defects4J v1.2の平均は27.78%、Defects4J v2.0の平均は23.40%)を効果的に修復するだけでなく、フォールトローカライゼーションのシナリオにおいて、少なくとも42と7のバグを修復することで、最先端のAPRメソッドよりも優れていることが示された。
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