論文の概要: A Multi-Agent Approach to Fault Localization via Graph-Based Retrieval and Reflexion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13642v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 04:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:29:57.31353
• Title: A Multi-Agent Approach to Fault Localization via Graph-Based Retrieval and Reflexion
• Title（参考訳）: グラフに基づく検索と反射による断層定位へのマルチエージェントアプローチ
• Authors: Md Nakhla Rafi, Dong Jae Kim, Tse-Hsun Chen, Shaowei Wang,
• Abstract要約: 従来のフォールトローカライゼーション技術は、広範なトレーニングデータセットと高い計算資源を必要とする。 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で、新たな機会を提供する。 LLM4FLは3つの特殊なLLMエージェントを利用するマルチエージェントの故障局所化フレームワークである。 14のJavaプロジェクトから675の障害を含むDefects4Jベンチマークで評価され、LLM4FLはAutoFLよりも18.55%、SoapFLより4.82%、Top-1の精度が18.55%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.22737389683156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying and resolving software faults remains a challenging and resource-intensive process. Traditional fault localization techniques, such as Spectrum-Based Fault Localization (SBFL), leverage statistical analysis of test coverage but often suffer from limited accuracy. While learning-based approaches improve fault localization, they demand extensive training datasets and high computational resources. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer new opportunities by enhancing code understanding and reasoning. However, existing LLM-based fault localization techniques face significant challenges, including token limitations, performance degradation with long inputs, and scalability issues in complex software systems. To overcome these obstacles, we propose LLM4FL, a multi-agent fault localization framework that utilizes three specialized LLM agents. First, the Context Extraction Agent applies an order-sensitive segmentation strategy to partition large coverage data within the LLM's token limit, analyze failure context, and prioritize failure-related methods. The Debugger Agent then processes the extracted data, which employs graph-based retrieval-augmented code navigation to reason about failure causes and rank suspicious methods. Finally, the Reviewer Agent re-evaluates the identified faulty methods using verbal reinforcement learning, engaging in self-criticism and iterative refinement. Evaluated on the Defects4J (V2.0.0) benchmark, which includes 675 faults from 14 Java projects, LLM4FL achieves an 18.55\% improvement in Top-1 accuracy over AutoFL and 4.82\% over SoapFL. It outperforms supervised techniques such as DeepFL and Grace, all without requiring task-specific training. Furthermore, its coverage segmentation and prompt chaining strategies enhance performance, increasing Top-1 accuracy by up to 22\%.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア欠陥の特定と解決は、依然として困難でリソース集約的なプロセスです。 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技術は、テストカバレッジの統計解析を利用するが、精度が制限されることが多い。 学習ベースのアプローチはフォールトローカライゼーションを改善する一方で、広範なトレーニングデータセットと高い計算資源を必要とする。 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で、新たな機会を提供する。 しかし、既存のLLMベースのフォールトローカライゼーション技術は、トークン制限、長い入力によるパフォーマンス劣化、複雑なソフトウェアシステムにおけるスケーラビリティの問題など、重大な課題に直面している。 これらの障害を克服するために,3つの特殊なLLMエージェントを利用するマルチエージェント故障局所化フレームワーク LLM4FL を提案する。 まず、Context extract Agentはオーダーセンシティブなセグメンテーション戦略を適用して、LLMのトークン制限内に大容量のカバレッジデータを分割し、障害コンテキストを分析し、障害関連メソッドを優先順位付けする。 Debugger Agentは抽出したデータを処理し、グラフベースの検索拡張コードナビゲーションを使用して、障害の原因を推論し、不審なメソッドをランク付けする。 最後に、レビュアーエージェントは、言語強化学習を用いて、自己批判と反復的洗練に携わる、特定された欠陥方法を再評価する。 14のJavaプロジェクトから675の障害を含むDefects4J (V2.0.0)ベンチマークに基づいて評価され、LLM4FLはAutoFLよりも18.55.%、SoapFLより4.82.%、Top-1の精度が18.55.%向上した。 タスク固有のトレーニングを必要とせずに、DeepFLやGraceといった教師付きテクニックよりも優れています。 さらに、そのカバレッジセグメンテーションとプロンプトチェイン戦略によりパフォーマンスが向上し、Top-1の精度が最大22.5%向上した。

関連論文リスト

• Context-Enhanced Vulnerability Detection Based on Large Language Model [17.922081397554155]
  本稿では,プログラム解析と大規模言語モデルを組み合わせたコンテキスト強化型脆弱性検出手法を提案する。 具体的には、プログラム分析を用いて、様々なレベルの抽象レベルで文脈情報を抽出し、無関係なノイズを除去する。 私たちのゴールは、脆弱性を正確に捉え、不要な複雑さを最小限に抑えるのに十分な詳細を提供することのバランスを取ることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T16:54:16Z)
• Can LLMs handle WebShell detection? Overcoming Detection Challenges with Behavioral Function-Aware Framework [11.613261852608062]
  悪意のあるスクリプトをWebサーバに注入するWebShell攻撃は、サイバーセキュリティの大きな脅威である。 この研究は、WebShell検出のためのLarge Language Modelsの実現可能性と限界を初めて探求した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T21:09:37Z)
• Confident or Seek Stronger: Exploring Uncertainty-Based On-device LLM Routing From Benchmarking to Generalization [61.02719787737867]
  大規模言語モデル(LLM)はますますエッジデバイスにデプロイされ、民主化されている。 1つの有望な解決策は不確実性に基づくSLMルーティングであり、SLM上での低信頼応答が発生すると、高い要求を強いLCMにオフロードする。 我々は1500以上の設定でSLMからLLMへの不確実性駆動型ルーティング戦略のベンチマークと一般化を包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:59:11Z)
• Leveraging Online Olympiad-Level Math Problems for LLMs Training and Contamination-Resistant Evaluation [55.21013307734612]
  AoPS-Instructは60,000以上の高品質QAペアのデータセットである。 LiveAoPSBenchは、最新のフォーラムデータから派生したタイムスタンプによる進化的評価セットである。 我々の研究は、高度な数学推論のための大規模で高品質なデータセットの作成と維持にスケーラブルなアプローチを提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T06:39:38Z)
• Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
  大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。 LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z)
• Program Slicing in the Era of Large Language Models [7.990456190723922]
  プログラムスライシングはソフトウェア工学において重要なテクニックであり、開発者は関連するコードの部分を分離することができる。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の静的スライシングおよび動的プログラムスライシングへの応用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T00:07:56Z)
• Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
  本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。 11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。 最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T15:31:26Z)
• 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)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• Evaluation and Improvement of Fault Detection for Large Language Models [30.760472387136954]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)における既存の故障検出手法の有効性について検討する。 既存の手法の故障検出能力を高めるために, textbfMutation による予測を行う textbfConfidence textbfSmoothing フレームワーク textbfMuCS を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T07:06:12Z)
• Aligning LLMs for FL-free Program Repair [14.935596175148586]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) をプログラム修復に適用するための新しいアプローチについて検討する。 我々の中核的な洞察は、LLMのAPR能力は、単にトレーニング目標に出力を合わせるだけで大幅に改善できるということです。 この知見に基づいて、我々はAPRの直接的なプロンプトフレームワークであるD4Cを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T02:36:40Z)
• FFN-SkipLLM: A Hidden Gem for Autoregressive Decoding with Adaptive Feed Forward Skipping [49.66872823080736]
  自己回帰型大規模言語モデル(LLaMa, GPT)は、言語理解と生成において顕著な成功を収めている。 発生時に発生する過負荷を軽減するため、いくつかの早期退避および層下降戦略が提案されている。 本稿では,入力適応型フィードフォワードスキップ戦略であるFFN-SkipLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T02:35:43Z)
• AgentFL: Scaling LLM-based Fault Localization to Project-Level Context [11.147750199280813]
  本稿では,ChatGPTに基づくマルチエージェントシステムであるAgentFLについて述べる。 人間の開発者の振る舞いをシミュレートすることで、AgentFLはFLタスクを3段階のプロセスとしてモデル化する。 広く使用されているDefects4J-V1.2.0ベンチマークの評価は、AgentFLがTop-1内の395のバグのうち157をローカライズできることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T01:58:19Z)
• Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter [55.9909258342639]
  大きな言語モデル(LLM)は、いくつかの変換タスクにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし,大規模クラスタ資源を効率よく利用してLCMを開発することは容易ではない。 我々は,GPUデータセンタAcmeから収集した6ヶ月のLDM開発ワークロードの詳細な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:31:14Z)
• DS-Agent: Automated Data Science by Empowering Large Language Models with Case-Based Reasoning [56.887047551101574]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントとケースベース推論(CBR)を利用した新しいフレームワークであるDS-Agentを提案する。 開発段階では、DS-AgentはCBRフレームワークに従い、自動イテレーションパイプラインを構築する。 デプロイメントの段階では、DS-Agentは、シンプルなCBRパラダイムで低リソースのデプロイメントステージを実装し、LCMの基本能力に対する需要を大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T12:26:07Z)
• TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models [52.734140807634624]
  調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。 既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。 LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:38:49Z)
• Large Language Models for Test-Free Fault Localization [11.080712737595174]
  テストカバレッジ情報なしでバグの行を特定できる言語モデルに基づくフォールトローカライズ手法を提案する。 5億5000万、60億、160億のパラメータを持つ言語モデルを、手作業でキュレートされた小さなプログラムコーパスで微調整します。 実験により、LLMAOは最先端の機械学習フォールトローカライゼーション(MLFL)ベースラインを2.3%-54.4%改善し、トップ5の結果を14.4%-35.6%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:26:39Z)
• Large Language Models in Fault Localisation [32.87044163543427]
  本稿では,2つの最先端LCMであるChatGPT-3.5とChatGPT-4が断層局所化に与える影響について検討する。 関数レベルのコンテキストでは、ChatGPT-4は既存のすべてのフォールトローカライゼーションメソッドより優れています。 しかし、Defects4Jデータセットのコードコンテキストがクラスレベルに拡張されると、ChatGPT-4のパフォーマンスは大幅に低下する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T13:07:27Z)

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。