論文の概要: Assessing Large Language Models in Comprehending and Verifying Concurrent Programs across Memory Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14326v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 08:39:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:49.162738
• Title: Assessing Large Language Models in Comprehending and Verifying Concurrent Programs across Memory Models
• Title（参考訳）: メモリモデル間のコンカレントプログラムの整合検証における大規模言語モデルの評価
• Authors: Ridhi Jain, Rahul Purandare,
• Abstract要約: GPT-4、GPT-4o、Mistral-AIのLarge2は、問題の堅牢な理解を示している。 優れた性能にもかかわらず、選択されたLLMは、緩和されたメモリモデルの下でプログラムの正確性を検証する重要な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448022
• License:
• Abstract: As concurrent programming becomes increasingly prevalent, effectively identifying and addressing concurrency issues such as data races and deadlocks is critical. This study evaluates the performance of several leading large language models (LLMs), including GPT-3.5-turbo, GPT-4, GPT-4o, GPT-4o-mini, and Mistral-AI's Large2, in understanding and analyzing concurrency issues within software programs. Given that relaxed memory models, such as Total Store Order (TSO) and Partial Store Order (PSO), are widely implemented and adapted in modern systems, supported even by commodity architectures like ARM and x86, our evaluation focuses not only on sequentially consistent memory models but also on these relaxed memory models. Specifically, we assess two main aspects: the models' capacity to detect concurrency problems under a sequentially consistent memory model and their ability to verify the correctness conditions of concurrent programs across both sequentially consistent and relaxed memory models. To do this, we leverage SV-COMP's pthread tests and 25 ARM Litmus tests designed to evaluate Total Store Order (TSO) and Partial Store Order (PSO) memory models. The experimental results reveal that GPT-4, GPT-4o, and Mistral-AI's Large2 demonstrate a robust understanding of concurrency issues, effectively identifying data races and deadlocks when assessed under a sequentially consistent memory model. However, despite its superior performance, all selected LLMs face significant challenges verifying program correctness under relaxed memory models. These LLMs exhibit limitations in accurately capturing memory ordering constraints, and their current capabilities fall short in verifying even small programs in these complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 並列プログラミングがますます普及するにつれて、データレースやデッドロックといった並行性の問題を特定し、対処することが重要である。 本研究は, GPT-3.5-turbo, GPT-4, GPT-4o, GPT-4o-mini, Mistral-AI's Large2などの主要な大規模言語モデル(LLM)の性能を,ソフトウェアプログラム内の並行性問題を理解し解析するために評価した。 TSO(Total Store Order)やPSO(Partial Store Order)のような緩やかなメモリモデルは、ARMやx86のようなコモディティアーキテクチャでもサポートされ、現代のシステムで広く実装され、適応されているため、我々の評価はシーケンシャルに一貫したメモリモデルだけでなく、これらの緩やかなメモリモデルにも焦点を当てている。 具体的には、逐次的に一貫したメモリモデルの下で並列性問題を検出するモデルの能力と、逐次的に一貫したメモリモデルと緩和されたメモリモデルの両方で並列プログラムの正当性条件を検証する能力の2つの主な側面を評価する。 これを実現するために,SV-COMPのpthreadテストと,TSO(Total Store Order)とPSO(Partial Store Order)のメモリモデルを評価するために設計された25のARM Litmusテストを利用する。 実験の結果,GPT-4,GPT-4o,Mistral-AIのLarge2は並列性の問題に対する堅牢な理解を示し,逐次的に一貫したメモリモデルで評価した場合,データ競合やデッドロックを効果的に識別する。 しかし、その優れた性能にもかかわらず、選択されたLLMは、緩和されたメモリモデルの下でプログラムの正確性を検証する重要な課題に直面している。 これらのLCMは、メモリ順序付けの制約を正確に捉えるのに限界があり、その現在の能力は、これらの複雑なシナリオにおける小さなプログラムの検証に不足している。

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