論文の概要: Evaluating the Ability of Large Language Models to Generate Verifiable Specifications in VeriFast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02318v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 17:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:44.19783
• Title: Evaluating the Ability of Large Language Models to Generate Verifiable Specifications in VeriFast
• Title（参考訳）: VeriFastにおける検証可能な仕様を生成するための大規模言語モデルの有効性の評価
• Authors: Marilyn Rego, Wen Fan, Xin Hu, Sanya Dod, Zhaorui Ni, Danning Xie, Jenna DiVincenzo, Lin Tan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多くのソフトウェアエンジニアリング活動において有望であることを示している。 本稿では,分離論理に基づく仕様生成におけるOpenAIのGPTモデルの有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.019791860882564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Static verification is a powerful method for enhancing software quality, but it demands significant human labor and resources. This is particularly true of static verifiers that reason about heap manipulating programs using an ownership logic. LLMs have shown promise in a number of software engineering activities, including code generation, test generation, proof generation for theorem provers, and specification generation for static verifiers. However, prior work has not explored how well LLMs can perform specification generation for specifications based in an ownership logic, such as separation logic. To address this gap, this paper explores the effectiveness of large language models (LLMs), specifically OpenAI's GPT models, in generating fully correct specifications based on separation logic for static verification of human-written programs in VeriFast. Our first experiment employed traditional prompt engineering and the second used Chain-of-Thought (CoT) Prompting to identify and address common errors generated across the GPT models. The results indicate that GPT models can successfully generate specifications for verifying heap manipulating code with VeriFast. Furthermore, while CoT prompting significantly reduces syntax errors generated by the GPT models, it does not greatly improve verification error rates compared to prompt engineering.
• Abstract（参考訳）: 静的検証はソフトウェアの品質を高めるための強力な方法だが、人的労力とリソースを必要とする。 これは、オーナシップロジックを使用したヒープ操作プログラムの理由となる静的検証に特に当てはまる。 LLMは、コード生成、テスト生成、定理証明器の証明生成、静的検証器の仕様生成など、多くのソフトウェアエンジニアリング活動において有望であることを示した。 しかし、以前の研究では、LLMが分離ロジックのようなオーナシップロジックに基づいた仕様生成をどの程度うまく実行できるかは明らかにされていない。 このギャップに対処するため,本研究では,大言語モデル,特に OpenAI の GPT モデルの有効性について検討する。 最初の実験では、従来のプロンプトエンジニアリングと、2つ目の実験では、GPTモデル全体で発生する一般的なエラーを特定し、対処するために、Chain-of-Thought (CoT) Promptingを使用しました。 その結果、GPTモデルはVeriFastでヒープ操作コードを検証するための仕様をうまく生成できることが示唆された。 さらに、CoTプロンプトはGPTモデルによって生成される構文エラーを著しく低減するが、プロンプトエンジニアリングに比べて検証エラー率を大幅に改善するわけではない。

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