Fugu-MT 論文翻訳(概要): Repair-R1: Better Test Before Repair

論文の概要: Repair-R1: Better Test Before Repair

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22853v1
Date: Wed, 30 Jul 2025 17:24:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.360456
Title: Repair-R1: Better Test Before Repair
Title（参考訳）: repair-R1: 改善前のテストを改善する
Authors: Haichuan Hu, Xiaochen Xie, Quanjun Zhang,
Abstract要約: APRは、自動的にプログラム欠陥を特定し、パッチを生成し、修復を検証することを目的としている。現在のAPRメソッドは、推論段階でのみテストケースを使用するのが一般的である。本稿では,モデルのトレーニングフェーズにテストケースを導入し,修正に先立ってテスト生成をシフトするリファレンス-R1を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.982543556561469
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: APR (Automated Program Repair) aims to automatically locate program defects, generate patches and validate the repairs. Existing techniques for APR are often combined with LLMs (Large Language Models), which leverages the code-related knowledge of LLMs to improve repair effectiveness. Current LLM-based APR methods typically utilize test cases only during the inference stage, adopting an iterative approach that performs repair first and validates it through test execution afterward. This conventional paradigm neglects two important aspects: the potential contribution of test cases in the training phase, and the possibility of leveraging testing prior to repair. To address this, we propose Repair-R1, which introduces test cases into the model's training phase and shifts test generation to precede repair. The model is required to first generate discriminative test cases that can distinguish defective behaviors, and then perform repair based on these tests. This enables the model to better locate defects and understand the underlying causes of defects, thereby improving repair effectiveness. We implement Repair-R1 with three different backbone models, using RL (reinforcement learning) to co-optimize test generation and bug repair. Experimental results on four widely adopted benchmarks demonstrate the superiority of Repair-R1. Specially, compared to vanilla models, Repair-R1 improves repair success rate by 2.68\% to 48.29\%, test generation success rate by 16.38\% to 53.28\%, and test coverage by 0.78\% to 53.96\%. We publish the code and weights at https://github.com/Tomsawyerhu/APR-RL and https://huggingface.co/tomhu/Qwen3-4B-RL-5000-step.
Abstract（参考訳）: APR(Automated Program repair)は、プログラム欠陥を自動的に見つけ、パッチを生成し、修復を検証することを目的としている。 APRの既存の技術は、LLM(Large Language Models)と組み合わせられることが多い。現在のLLMベースのAPR法は一般的に、推論段階でのみテストケースを使用し、最初に修復を行い、その後にテスト実行を通じて検証する反復的なアプローチを採用する。この従来のパラダイムは、トレーニングフェーズにおけるテストケースの潜在的貢献と、修理前にテストを活用する可能性の2つの重要な側面を無視しています。そこで本研究では,テストケースをモデルのトレーニングフェーズに導入し,修正に先立つようにテスト生成をシフトするリフレクション-R1を提案する。モデルはまず、欠陥のある振る舞いを区別できる差別的なテストケースを生成し、これらのテストに基づいて修復を行う必要がある。これにより、モデルが欠陥を見つけやすくし、欠陥の原因を理解することができ、修理の効率が向上する。我々はRL(強化学習)を用いて,3種類のバックボーンモデルを用いた補修-R1を実装し,テスト生成とバグ修正を協調的に最適化する。広く採用されている4つのベンチマークの実験結果は、修復-R1の優位性を示している。特にバニラモデルと比較して、修理-R1は修理成功率を2.68\%から48.29\%に改善し、テスト生成成功率を16.38\%から53.28\%に、テストカバレッジを0.78\%から53.96\%に改善した。コードと重みはhttps://github.com/Tomsawyerhu/APR-RLとhttps://huggingface.co/tomhu/Qwen3-4B-RL-5000-stepで公開しています。

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