論文の概要: BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17631v2
- Date: Mon, 19 Aug 2024 13:59:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 01:59:09.521319
- Title: BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning
- Title(参考訳): BLAZE:動的チャンキングとハードケースラーニングによるクロスランゲージとクロスプロジェクトバグローカライゼーション
- Authors: Partha Chakraborty, Mahmoud Alfadel, Meiyappan Nagappan,
- Abstract要約: BLAZEは動的チャンキングとハードサンプル学習を採用するアプローチである。
プロジェクト横断と言語横断のバグローカライゼーションを強化するために、難しいバグケースを使用してGPTベースのモデルを微調整する。
BLAZEは、トップ1の精度で120%、平均平均精度(MAP)で144%、平均相互ランク(MRR)で100%上昇する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9854146581797698
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Software bugs require developers to exert significant effort to identify and resolve them, often consuming about one-third of their time. Bug localization, the process of pinpointing the exact source code files that need modification, is crucial in reducing this effort. Existing bug localization tools, typically reliant on deep learning techniques, face limitations in cross-project applicability and effectiveness in multi-language environments. Recent advancements with Large Language Models (LLMs) offer detailed representations for bug localization. However, they encounter challenges with limited context windows and mapping accuracy. To address these issues, we propose BLAZE, an approach that employs dynamic chunking and hard example learning. First, BLAZE dynamically segments source code to minimize continuity loss. Then, BLAZE fine-tunes a GPT-based model using challenging bug cases, in order to enhance cross-project and cross-language bug localization. To support the capability of BLAZE, we create the BEETLEBOX dataset, which comprises 26,321 bugs from 29 large and thriving open-source projects across five different programming languages (Java, C++, Python, Go, and JavaScript). Our evaluations of BLAZE on three benchmark datasets BEETLEBOX, SWE-Bench, and Ye et al. demonstrate substantial improvements compared to six state-of-the-art baselines. Specifically, BLAZE achieves up to an increase of 120% in Top 1 accuracy, 144% in Mean Average Precision (MAP), and 100% in Mean Reciprocal Rank (MRR). An extensive ablation study confirms the contributions of our pipeline components to the overall performance enhancement.
- Abstract(参考訳): ソフトウェアバグは、開発者がそれを識別し、解決するために多大な努力をしなければなりません。
バグローカライゼーション(バグローカライゼーション)は、修正が必要な正確なソースコードファイルをピンポイントするプロセスであり、この作業の削減に不可欠である。
既存のバグローカライゼーションツールは、一般的にディープラーニング技術に依存しており、多言語環境におけるクロスプロジェクトの適用性と有効性に制限に直面している。
LLM(Large Language Models)による最近の進歩は、バグローカライゼーションのための詳細な表現を提供する。
しかし、コンテキストウィンドウやマッピングの精度が制限された問題に直面している。
これらの問題に対処するために,動的チャンキングとハードサンプル学習を用いたBLAZEを提案する。
まず、BLAZEはソースコードを動的に分割し、連続損失を最小限にする。
次に、BLAZEは、プロジェクト横断および言語横断のバグローカライゼーションを強化するために、困難なバグケースを使用してGPTベースのモデルを微調整する。
BLAZEの機能をサポートするために、BEETLEBOXデータセットを作成しました。これは、29の大規模で繁栄するオープンソースプロジェクト(Java、C++、Python、Go、JavaScript)から26,321のバグで構成されています。
BEETLEBOX, SWE-Bench, Ye et al の3つのベンチマークデータセットに対する BLAZE の評価は, 最先端の6つのベースラインと比較して著しく改善されている。
具体的には、BLAZEはトップ1の精度で120%、平均平均精度(MAP)で144%、平均相互ランク(MRR)で100%向上する。
大規模なアブレーション調査では、パイプラインコンポーネントの全体的なパフォーマンス向上への貢献を確認しています。
関連論文リスト
- Where's the Bug? Attention Probing for Scalable Fault Localization [18.699014321422023]
本稿では, 直接的位置付けラベルを使わずに, 最先端の故障位置付けを学習するBug Attention Probe(BAP)を提案する。
BAPは計算コストのごく一部で大きなオープンウェイトモデルよりもはるかに効率的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T18:59:32Z) - Improved IR-based Bug Localization with Intelligent Relevance Feedback [2.9312156642007294]
ソフトウェアバグは、開発とメンテナンスにおいて重大な課題となり、実践者は、バグを扱うのに約50%の時間を費やします。
既存の多くのテクニックでは、バグレポートとソースコードの間のテキストおよび意味的関連性を使用して、報告されたバグをローカライズするために、Information Retrieval (IR)を採用している。
本稿では,バグレポートとコードの関連性を評価することによって,コンテキストギャップに対処する新たなバグローカライゼーション手法であるBRaInを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-17T20:29:38Z) - What's Wrong with Your Code Generated by Large Language Models? An Extensive Study [80.18342600996601]
大規模言語モデル(LLM)は、標準解に比べて短いがより複雑なコードを生成する。
3つのカテゴリと12のサブカテゴリを含む誤ったコードに対するバグの分類を開発し、一般的なバグタイプに対する根本原因を分析する。
そこで本研究では,LLMがバグタイプやコンパイラフィードバックに基づいて生成したコードを批判し,修正することのできる,自己批判を導入した新たな学習自由反復手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T17:27:17Z) - Supporting Cross-language Cross-project Bug Localization Using Pre-trained Language Models [2.5121668584771837]
既存のテクニックは、アプリケーション固有のデータに依存しているため、一般化性とデプロイメントに苦労することが多い。
本稿では,プロジェクトと言語の境界を超越したバグローカライゼーションのための,PLMに基づく新しい言語モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T01:09:36Z) - DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [80.73121177868357]
DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。
C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。
ゼロショットシナリオで2つの商用および4つのオープンソースモデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T15:46:38Z) - DeMuX: Data-efficient Multilingual Learning [57.37123046817781]
DEMUXは、大量の重複しない多言語データからラベルを付けるための正確なデータポイントを規定するフレームワークである。
エンドツーエンドのフレームワークは言語に依存しず、モデル表現を記述し、多言語的ターゲット設定をサポートしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T20:09:08Z) - GlotLID: Language Identification for Low-Resource Languages [51.38634652914054]
GlotLID-M は広い範囲、信頼性、効率性のデシラタを満たす LID モデルである。
1665の言語を識別し、以前の作業に比べてカバー範囲が大幅に増加した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T23:45:57Z) - On Using GUI Interaction Data to Improve Text Retrieval-based Bug
Localization [10.717184444794505]
エンドユーザー向けアプリケーションでは、バグレポート内の情報とGUIの情報とを結びつけることにより、既存のバグローカライゼーション技術を改善することができるという仮説を考察する。
当社は,Androidアプリの完全ローカライズおよび再現可能な真のバグに関する現在の最大のデータセットを,対応するバグレポートとともに公開しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T07:14:22Z) - ZC3: Zero-Shot Cross-Language Code Clone Detection [79.53514630357876]
ゼロショットクロスランゲージコードクローン検出のためのZC3という新しい手法を提案する。
ZC3は、異なるプログラミング言語間で同型表現空間を形成するために、対照的なスニペット予測を設計する。
これに基づいて、ZC3はドメイン認識学習とサイクル一貫性学習を利用して、異なる言語間で整合した表現を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-26T03:48:10Z) - Too Few Bug Reports? Exploring Data Augmentation for Improved
Changeset-based Bug Localization [7.884766610628946]
本稿では,バグレポートの異なる構成要素に作用する新しいデータ拡張演算子を提案する。
また、拡張バグレポートのコーパス作成を目的としたデータバランス戦略についても述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T19:06:01Z) - BigIssue: A Realistic Bug Localization Benchmark [89.8240118116093]
BigIssueは、現実的なバグローカライゼーションのためのベンチマークである。
実際のJavaバグと合成Javaバグの多様性を備えた一般的なベンチマークを提供する。
われわれは,バグローカライゼーションの最先端技術として,APRの性能向上と,現代の開発サイクルへの適用性の向上を期待している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T20:17:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。