論文の概要: SURGE: On the Potential of Large Language Models as General-Purpose Surrogate Code Executors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11167v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 15:38:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:44.90005
• Title: SURGE: On the Potential of Large Language Models as General-Purpose Surrogate Code Executors
• Title（参考訳）: SURGE:汎用サロゲートコード実行子としての大規模言語モデルの可能性について
• Authors: Bohan Lyu, Siqiao Huang, Zichen Liang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード理解やコード生成など、コード関連のタスクにおいて顕著な機能を示している。 しかしながら、LLMが汎用的なサロゲートコードエグゼキュータとして機能するかどうかについても、同様に重要で未解明の疑問がある。 本研究は,LLMを代用コード実行子として使用することの実現可能性に関する実証的な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in code-related tasks, such as code understanding and code generation. However, an equally important yet underexplored question is whether LLMs can serve as general-purpose surrogate code executors, to predict the output and behavior of a program without actually running it. To systematically investigate this capability, we introduce SURGE, a comprehensive benchmark covering eight key aspects: multi-language programming tasks, competition-level programming problems, repository-level code analysis, high-cost scientific computing, time-complexity-intensive algorithms, buggy code analysis, programs dependent on specific compilers or execution environments, and formal mathematical proof verification. We evaluate multiple open-source and proprietary LLMs on SURGE and conduct a scaling study to analyze the impact of model size and training data scale on surrogate execution accuracy. Additionally, we categorize model prediction errors and explore potential areas for improvement. Our findings indicate that while LLMs can predict code execution results in certain cases, they exhibit limitations in general-purpose surrogate execution. This study provides empirical insights into the feasibility of using LLMs as surrogate code executors. Code and dataset are released at https://github.com/Imbernoulli/SURGE.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード理解やコード生成など、コード関連のタスクにおいて顕著な機能を示している。 しかし、LLMが実際に実行せずにプログラムの出力と振舞いを予測するために汎用的なサロゲートコードエグゼキュータとして機能するかどうかという問題は、同様に重要で未解明の課題である。 マルチ言語プログラミングタスク,競合レベルプログラミング問題,リポジトリレベルのコード解析,高コストな科学計算,時間複雑度集約アルゴリズム,バギーコード解析,特定のコンパイラや実行環境に依存するプログラム,公式な数学的検証という,8つの重要な側面をカバーする包括的なベンチマークであるSURGEを紹介した。 我々は、SURGE上で複数のオープンソースおよびプロプライエタリなLCMを評価し、モデルサイズとトレーニングデータスケールがサロゲート実行精度に与える影響をスケールスタディで分析する。 さらに、予測誤差を分類し、改善の可能性を探る。 その結果,LLMは特定のケースでコード実行を予測できるが,汎用的なサロゲート実行には限界があることがわかった。 本研究は,LLMを代用コード実行子として使用することの実現可能性に関する実証的な知見を提供する。 コードとデータセットはhttps://github.com/Imbernoulli/SURGE.comで公開されている。

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