論文の概要: Enhancing Fault Localization Through Ordered Code Analysis with LLM Agents and Self-Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13642v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 16:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 06:08:43.909219
• Title: Enhancing Fault Localization Through Ordered Code Analysis with LLM Agents and Self-Reflection
• Title（参考訳）: LLMエージェントと自己回帰を用いた順序付きコード解析による断層位置決めの強化
• Authors: Md Nakhla Rafi, Dong Jae Kim, Tse-Hsun Chen, Shaowei Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード理解と推論を強化することによって、フォールトローカライゼーションの有望な改善を提供する。 LLM4FL は,SBFL ランキングと配当戦略を統合した新しい LLM4FL の故障局所化手法である。 以上の結果から,LLM4FLはTop-1の精度でAutoFLを19.27%上回り,DeepFLやGraceといった最先端の監視技術を上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.22737389683156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Locating and fixing software faults is a time-consuming and resource-intensive task in software development. Traditional fault localization methods, such as Spectrum-Based Fault Localization (SBFL), rely on statistical analysis of test coverage data but often suffer from lower accuracy. Learning-based techniques, while more effective, require extensive training data and can be computationally expensive. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) offer promising improvements in fault localization by enhancing code comprehension and reasoning. However, these LLM-based techniques still face challenges, including token limitations, degraded performance with long inputs, and difficulties managing large-scale projects with complex systems involving multiple interacting components. To address these issues, we introduce LLM4FL, a novel LLM-agent-based fault localization approach that integrates SBFL rankings with a divide-and-conquer strategy. By dividing large coverage data into manageable groups and employing multiple LLM agents through prompt chaining, LLM4FL navigates the codebase and localizes faults more effectively. The approach also incorporates self-reflection and chain-of-thought reasoning, enabling agents to iteratively generate fixes and re-rank suspicious methods. We evaluated LLM4FL on the Defects4J (V2.0.0) benchmark, comprising 675 real-world faults from 14 open-source Java projects. Our results demonstrate that LLM4FL outperforms AutoFL by 19.27% in Top-1 accuracy and surpasses state-of-the-art supervised techniques such as DeepFL and Grace, all without task-specific training. Additionally, we highlight the impact of coverage splitting and prompt chaining on fault localization performance and show that different method ordering can improve Top-1 accuracy by up to 22%.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア欠陥の配置と修正は、ソフトウェア開発における時間とリソース集約的な作業である。 スペクトルベースのフォールトローカライゼーション(SBFL)のような従来のフォールトローカライゼーション手法は、テストカバレッジデータの統計解析に頼っているが、精度が低い場合が多い。 学習ベースのテクニックは、より効果的ではあるが、広範なトレーニングデータを必要とし、計算コストがかかる。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コード理解と推論を強化することによって、フォールトローカライゼーションの有望な改善を提供する。 しかし、これらのLSMベースの技術は、トークンの制限、長い入力で性能を低下させ、複数の相互作用するコンポーネントを含む複雑なシステムを持つ大規模プロジェクトを管理するのが困難であるなど、依然として課題に直面している。 これらの問題に対処するために,SBFLランキングを分割・分散戦略と統合した,新しいLLMエージェントベースの障害ローカライズ手法であるLLM4FLを紹介する。 大規模なカバレッジデータを管理可能なグループに分割し、プロンプトチェーンを通じて複数のLLMエージェントを採用することで、LLM4FLはコードベースをナビゲートし、障害をより効率的にローカライズする。 このアプローチには自己回帰と連鎖推論も組み込まれており、エージェントが繰り返し修正を生成し、不審なメソッドを再ランクすることができる。 LLM4FLをDefects4J (V2.0.0)ベンチマークで評価した。 LLM4FLがAutoFLを19.27%上回り,DeepFLやGraceといった最先端の監視技術を上回る性能を示した。 さらに,適用範囲分割と連鎖の促進がフォールトローカライゼーション性能に及ぼす影響を強調し,Top-1の精度を最大22%向上させることができることを示す。

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