論文の概要: An Empirical Study on Capability of Large Language Models in Understanding Code Semantics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03611v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 03:40:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:21:33.455273
- Title: An Empirical Study on Capability of Large Language Models in Understanding Code Semantics
- Title（参考訳）: コードセマンティックス理解における大規模言語モデルの能力に関する実証的研究
- Authors: Thu-Trang Nguyen, Thanh Trong Vu, Hieu Dinh Vo, Son Nguyen,
- Abstract要約: コードのための大規模言語モデル(コードLLM)は、様々なソフトウェア工学(SE)タスクで顕著なパフォーマンスを示している。
本稿では,コード意味論の理解におけるLLMの能力を評価するためのフレームワークであるEMPICAを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.638578225024275
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models for Code (code LLMs) have demonstrated remarkable performance across various software engineering (SE) tasks, increasing the application of code LLMs in software development. Despite the success of code LLMs, there remain significant concerns about the actual capabilities and reliability of these models, "whether these models really learn the semantics of code from the training data and leverage the learned knowledge to perform the SE tasks". In this paper, we introduce EMPICA, a comprehensive framework designed to systematically and empirically evaluate the capabilities of code LLMs in understanding code semantics. Specifically, EMPICA systematically introduces controlled modifications/transformations into the input code and examines the models' responses. Generally, code LLMs must be robust to semantically equivalent code inputs and be sensitive to non-equivalent ones for all SE tasks. Specifically, for every SE task, given an input code snippet c and its semantic equivalent variants, code LLMs must robustly produce consistent/equivalent outputs while they are expected to generate different outputs for c and its semantic non-equivalent variants. Our experimental results on three representative code understanding tasks, including code summarization, method name prediction, and output prediction, reveal that the robustness and sensitivity of the state-of-the-art code LLMs to code transformations vary significantly across tasks and transformation operators. In addition, the code LLMs exhibit better robustness to the semantic preserving transformations than their sensitivity to the semantic non-preserving transformations. These results highlight a need to enhance the model's capabilities of understanding code semantics, especially the sensitivity property.
- Abstract（参考訳）: コードのための大規模言語モデル(コードLLM)は、様々なソフトウェアエンジニアリング(SE)タスクにまたがって顕著な性能を示し、ソフトウェア開発におけるコードLLMの適用を増加させている。
コードLLMの成功にもかかわらず、これらのモデルの実際の能力と信頼性について、"これらのモデルが実際にトレーニングデータからコードのセマンティクスを学び、SEタスクを実行するために学習した知識を活用するかどうか"という重要な懸念が残っている。
本稿では,コード意味論の理解において,コードLLMの能力を体系的かつ実証的に評価するために設計された包括的フレームワークであるEMPICAを紹介する。
具体的には、EMPICAは、制御された修正/変換を入力コードに体系的に導入し、モデルの応答を調べる。
一般的に、LLMは意味論的に等価なコード入力に対して堅牢でなければならない。
特に、すべてのSEタスクにおいて、入力コードスニペットcとその意味的等価変種が与えられた場合、LLMは、cとその意味的非等価変種に対して異なる出力を生成すると期待されている間に、一貫性/等価な出力を強固に生成しなければならない。
コード要約、メソッド名予測、出力予測を含む3つの代表的なコード理解タスクに関する実験結果から、現状のコードLLMのコード変換に対する堅牢性と感度がタスクや変換演算子によって大きく異なることが明らかとなった。
加えて、LLMは意味保存変換に対する感度よりも意味保存変換に対する堅牢性が高い。
これらの結果は、コードセマンティクス、特に感度特性を理解するモデルの能力を強化する必要性を浮き彫りにしている。
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