論文の概要: LLM4VV: Evaluating Cutting-Edge LLMs for Generation and Evaluation of Directive-Based Parallel Programming Model Compiler Tests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21447v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 02:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.555432
• Title: LLM4VV: Evaluating Cutting-Edge LLMs for Generation and Evaluation of Directive-Based Parallel Programming Model Compiler Tests
• Title（参考訳）: LLM4V:ディレクティブベース並列プログラミングモデルコンパイラテストの生成と評価のためのカットエッジLCMの評価
• Authors: Zachariah Sollenberger, Rahul Patel, Saieda Ali Zada, Sunita Chandrasekaran,
• Abstract要約: 本稿では,コンパイラテストの生成にLLMを用いたデュアルLLMシステムと実験について述べる。 LLMは、品質の高いコンパイラテストを生成し、それらを自動的に検証する有望な可能性を持っていることは明らかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6818904666624395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The usage of Large Language Models (LLMs) for software and test development has continued to increase since LLMs were first introduced, but only recently have the expectations of LLMs become more realistic. Verifying the correctness of code generated by LLMs is key to improving their usefulness, but there have been no comprehensive and fully autonomous solutions developed yet. Hallucinations are a major concern when LLMs are applied blindly to problems without taking the time and effort to verify their outputs, and an inability to explain the logical reasoning of LLMs leads to issues with trusting their results. To address these challenges while also aiming to effectively apply LLMs, this paper proposes a dual-LLM system (i.e. a generative LLM and a discriminative LLM) and experiments with the usage of LLMs for the generation of a large volume of compiler tests. We experimented with a number of LLMs possessing varying parameter counts and presented results using ten carefully-chosen metrics that we describe in detail in our narrative. Through our findings, it is evident that LLMs possess the promising potential to generate quality compiler tests and verify them automatically.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアとテスト開発におけるLLM(Large Language Models)の利用は、LLMが最初に導入されて以来、増え続けているが、LLMの期待がより現実的なものになってきたのはつい最近である。 LLMが生成するコードの正しさを検証することは、それらの有用性を改善する鍵であるが、まだ包括的な完全自律型ソリューションが開発されていない。 幻覚は、LCMがアウトプットの検証に時間と労力を要さずに、問題に対して盲目的に適用される場合の大きな懸念であり、LCMの論理的推論を説明できないことが、結果の信頼性に問題をもたらす。 これらの課題に対処しつつ、LLMを効果的に適用することを目的とした二重LLMシステム(ジェネレーティブLLMと識別LDM)と、LLMを用いた大量のコンパイラテストの生成実験を提案する。 パラメータ数が異なるLLMを多数試行し,10個の綿密な測定値を用いて実験を行った。 この結果から,LLMには品質の高いコンパイラテストを生成し,自動検証する有望な可能性があることが明らかとなった。

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