論文の概要: Improving Compiler Bug Isolation by Leveraging Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17647v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 09:09:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.527021
• Title: Improving Compiler Bug Isolation by Leveraging Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの活用によるコンパイラバグ分離の改善
• Authors: Yixian Qi, Jiajun Jiang, Fengjie Li, Bowen Chen, Hongyu Zhang, Junjie Chen,
• Abstract要約: 本稿では,AutoCBIという新しいコンパイラバグ分離手法を提案する。 我々は、広く使われているGCCおよびLLVMコンパイラの120の現実世界バグに対して、最先端のアプローチ(DiWi、RecBi、FuseFL)に対してAutoCBIを評価した。 特に、GCC/LLVMの上位1位では、AutoCBIは66.67%/69.23%、300%/340%、100%/57.14%のバグをRecBi、DiWi、FuseFLより分離している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.679589768900621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compilers play a foundational role in building reliable software systems, and bugs within them can lead to catastrophic consequences. The compilation process typically involves hundreds of files, making traditional automated bug isolation techniques inapplicable due to scalability or effectiveness issues. Current mainstream compiler bug localization techniques have limitations in test program mutation and resource consumption. Inspired by the recent advances of pre-trained Large Language Models (LLMs), we propose an innovative approach named AutoCBI, which (1) uses LLMs to summarize compiler file functions and (2) employs specialized prompts to guide LLM in reordering suspicious file rankings. This approach leverages four types of information: the failing test program, source file function summaries, lists of suspicious files identified through analyzing test coverage, as well as compilation configurations with related output messages, resulting in a refined ranking of suspicious files. Our evaluation of AutoCBI against state-of-the-art approaches (DiWi, RecBi and FuseFL) on 120 real-world bugs from the widely-used GCC and LLVM compilers demonstrates its effectiveness. Specifically, AutoCBI isolates 66.67%/69.23%, 300%/340%, and 100%/57.14% more bugs than RecBi, DiWi, and FuseFL, respectively, in the Top-1 ranked results for GCC/LLVM. Additionally, the ablation study underscores the significance of each component in our approach.
• Abstract（参考訳）: コンパイラは信頼性の高いソフトウェアシステムを構築する上で基礎的な役割を果たす。 コンパイルプロセスには数百のファイルが含まれており、スケーラビリティや有効性の問題のために従来の自動バグ分離技術が適用できない。 現在の主流のコンパイラバグローカライズ技術は、テストプログラムの突然変異とリソース消費に制限がある。 近年のLLM(Large Language Models)の進歩に触発されて,(1)LLMをコンパイラファイル関数の要約に用い,(2)不審なファイルランキングの並べ替えにLLMをガイドするための特別なプロンプトを用いる,AutoCBIという革新的なアプローチを提案する。 このアプローチでは、フェールテストプログラム、ソースファイル関数の要約、テストカバレッジを分析して特定された不審なファイルのリスト、関連する出力メッセージによるコンパイル構成の4種類の情報を活用する。 広く使われているGCCおよびLLVMコンパイラの120個の実世界のバグに対する、最先端のアプローチ(DiWi, RecBi, FuseFL)に対するAutoCBIの評価は、その有効性を示している。 特に、GCC/LLVMの上位1位では、AutoCBIは66.67%/69.23%、300%/340%、100%/57.14%のバグをRecBi、DiWi、FuseFLより分離している。 さらに、アブレーション研究は、我々のアプローチにおける各コンポーネントの重要性を裏付けるものである。

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