論文の概要: Assured Automatic Programming via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18494v1
- Date: Thu, 24 Oct 2024 07:29:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 12:51:32.478957
- Title: Assured Automatic Programming via Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる自動プログラミングの保証
- Authors: Martin Mirchev, Andreea Costea, Abhishek Kr Singh, Abhik Roychoudhury,
- Abstract要約: 我々は,その意図に適合するコードを生成しつつ,プログラマの意図を発見することを目的としている。
本研究の目的は,ユーザ意図の理解を深めることによって,プログラム,仕様,テスト間の一貫性を実現することである。
提案手法によって発見された曖昧な意図が,検証可能な自動生成プログラムの割合をいかに高めるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.006578501857447
- License:
- Abstract: With the advent of AI-based coding engines, it is possible to convert natural language requirements to executable code in standard programming languages. However, AI-generated code can be unreliable, and the natural language requirements driving this code may be ambiguous. In other words, the intent may not be accurately captured in the code generated from AI-coding engines like Copilot. The goal of our work is to discover the programmer intent, while generating code which conforms to the intent and a proof of this conformance. Our approach to intent discovery is powered by a novel repair engine called program-proof co-evolution, where the object of repair is a tuple (code, logical specification, test) generated by an LLM from the same natural language description. The program and the specification capture the initial operational and declarative description of intent, while the test represents a concrete, albeit partial, understanding of the intent. Our objective is to achieve consistency between the program, the specification, and the test by incrementally refining our understanding of the user intent. Reaching consistency through this repair process provides us with a formal, logical description of the intent, which is then translated back into natural language for the developer's inspection. The resultant intent description is now unambiguous, though expressed in natural language. We demonstrate how the unambiguous intent discovered through our approach increases the percentage of verifiable auto-generated programs on a recently proposed dataset in the Dafny programming language.
- Abstract（参考訳）: AIベースのコーディングエンジンの出現により、自然言語要求を標準プログラミング言語の実行可能なコードに変換することが可能になる。
しかし、AI生成コードは信頼性が低く、このコードを駆動する自然言語要件は曖昧である可能性がある。
言い換えれば、意図はCopilotのようなAIコーディングエンジンから生成されたコードで正確に捉えられるものではない。
私たちの仕事のゴールは、プログラマの意図を発見することであり、その意図とこの適合性の証明に適合したコードを生成することです。
目的発見へのアプローチは,LLMが生成するタプル(コード,論理仕様,テスト)を同一の自然言語記述から生成する,プログラム保護共進化( Program-proof co-evolution)と呼ばれる新しい修復エンジンによって実現されている。
プログラムと仕様は、インテントの最初の操作的および宣言的記述をキャプチャし、テストは、インテントを部分的には理解していないが、具体的かつ具体的な表現である。
我々の目的は、ユーザ意図に対する理解を段階的に洗練することで、プログラム、仕様、テスト間の整合性を達成することである。
この修復プロセスを通じて一貫性を保ち、インテントの形式的で論理的な記述を提供し、それから開発者のインスペクションのために自然言語に変換します。
結果の意図の記述は、自然言語で表されるが、現在では曖昧である。
提案手法により発見された曖昧な意図は,最近提案されたDafnyプログラミング言語のデータセット上で,検証可能な自動生成プログラムの割合をいかに高めるかを示す。
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