論文の概要: Context-aware Code Segmentation for C-to-Rust Translation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10506v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 17:52:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 14:38:40.444890
• Title: Context-aware Code Segmentation for C-to-Rust Translation using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたC-to-Rust翻訳のための文脈認識型コードセグメンテーション
• Authors: Momoko Shiraishi, Takahiro Shinagawa,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ルールベースのメソッドよりも自然で安全なコードを生成することで、この翻訳を自動化することを約束している。 大規模Cコードをコンパイル可能なRustコードに変換する際の成功率を改善するLLMベースの翻訳方式を提案する。 4キロのコードを含む20のベンチマークCプログラムの実験では、すべてのプログラムをコンパイル可能なRustコードに変換することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is strong motivation to translate C code into Rust code due to the continuing threat of memory safety vulnerabilities in existing C programs and the significant attention paid to Rust as an alternative to the C language. While large language models (LLMs) show promise for automating this translation by generating more natural and safer code than rule-based methods, previous studies have shown that LLM-generated Rust code often fails to compile, even for relatively small C programs, due to significant differences between the two languages and context window limitations. We propose an LLM-based translation scheme that improves the success rate of translating large-scale C code into compilable Rust code. Our approach involves three key techniques: (1) pre-processing the C code to better align its structure and expressions with Rust, (2) segmenting the code into optimally sized translation units to avoid exceeding the LLM's context window limits, and (3) iteratively compiling and repairing errors while maintaining consistency between translation units using context-supplementing prompts. Compilation success is an essential first step in achieving functional equivalence, as only compilable code can be further tested. In experiments with 20 benchmark C programs, including those exceeding 4 kilo lines of code, we successfully translated all programs into compilable Rust code without losing corresponding parts of the original code.
• Abstract（参考訳）: 既存のCプログラムにおけるメモリ安全性の脆弱性の継続的な脅威と、C言語の代替としてRustに多大な注意を払っているため、CコードをRustコードに変換する動機は強い。 大きな言語モデル(LLM)はルールベースのメソッドよりも自然で安全なコードを生成することで、この翻訳を自動化することを約束している。 大規模Cコードをコンパイル可能なRustコードに変換する際の成功率を改善するLLMベースの翻訳方式を提案する。 提案手法には,(1)構造と式をRustに整合させるためにCコードの前処理,(2)LLMのコンテキストウインドウの限界を越えるのを避けるために,最適なサイズの翻訳単位に分割する,(3)コンテキストサプリメントプロンプトを用いた翻訳単位間の一貫性を維持しながら,エラーを反復的にコンパイルし,修復する,という3つの重要なテクニックが含まれている。 コンパイル可能なコードのみをさらにテストできるため、コンパイルの成功は機能的同値性を達成するための重要な第一歩である。 4キロのコードを含む20のベンチマークCプログラムの実験では、元のコードの一部を失うことなく、すべてのプログラムをコンパイル可能なRustコードに変換することに成功した。

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