論文の概要: Guiding LLM Temporal Logic Generation with Explicit Separation of Data and Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07400v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 16:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:15:04.824755
• Title: Guiding LLM Temporal Logic Generation with Explicit Separation of Data and Control
• Title（参考訳）: データと制御の明示的分離によるLLM時間論理生成の誘導
• Authors: William Murphy, Nikolaus Holzer, Nathan Koenig, Leyi Cui, Raven Rothkopf, Feitong Qiao, Mark Santolucito,
• Abstract要約: 時間論理は、反応系の合成と検証に広く使われている強力なツールである。 大規模言語モデルに関する最近の進歩は、そのような仕様を書くプロセスをよりアクセスしやすいものにする可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7580487359358722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Temporal logics are powerful tools that are widely used for the synthesis and verification of reactive systems. The recent progress on Large Language Models (LLMs) has the potential to make the process of writing such specifications more accessible. However, writing specifications in temporal logics remains challenging for all but the most expert users. A key question in using LLMs for temporal logic specification engineering is to understand what kind of guidance is most helpful to the LLM and the users to easily produce specifications. Looking specifically at the problem of reactive program synthesis, we explore the impact of providing an LLM with guidance on the separation of control and data--making explicit for the LLM what functionality is relevant for the specification, and treating the remaining functionality as an implementation detail for a series of pre-defined functions and predicates. We present a benchmark set and find that this separation of concerns improves specification generation. Our benchmark provides a test set against which to verify future work in LLM generation of temporal logic specifications.
• Abstract（参考訳）: 時間論理は、反応系の合成と検証に広く使われている強力なツールである。 最近のLLM(Large Language Models)の進歩は、そのような仕様を書くプロセスをよりアクセスしやすいものにする可能性がある。 しかしながら、時間論理で仕様を書くことは、最も熟練したユーザー以外は、依然として困難である。 LLMを時間論理仕様工学に使用する上で重要な疑問は、LLMとユーザが容易に仕様を作成するのにどのようなガイダンスが最も役立つかを理解することである。 リアクティブプログラム合成の問題に特化して、LCMが制御とデータの分離に関するガイダンスを提供する場合の影響について検討し、LCMが仕様にどのような機能を持つのかを明確にし、残りの機能を一連の事前定義された関数や述語の実装詳細として扱う。 ベンチマークセットを提示し、この関心事の分離が仕様生成を改善することを確認する。 我々のベンチマークは、時相論理仕様のLLM生成における将来の作業を検証するためのテストセットを提供する。

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