論文の概要: RM -RF: Reward Model for Run-Free Unit Test Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13097v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 14:37:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.927101
• Title: RM -RF: Reward Model for Run-Free Unit Test Evaluation
• Title（参考訳）: RM-RF:ランフリー単体テスト評価のためのリワードモデル
• Authors: Elena Bruches, Daniil Grebenkin, Mikhail Klementev, Vadim Alperovich, Roman Derunets, Dari Baturova, Georgy Mkrtchyan, Oleg Sedukhin, Ivan Bondarenko, Nikolay Bushkov, Stanislav Moiseev,
• Abstract要約: RM-RFは自動生成単体テストの実行不要評価のための軽量報酬モデルである。 ソースとテストコードだけで、それは3つの実行由来の信号を予測する。 従来のコンパイル/実行機器と比較して、RM-RFはレイテンシとインフラコストを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4341136505032424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present RM-RF, a lightweight reward model for run-free evaluation of automatically generated unit tests. Instead of repeatedly compiling and executing candidate tests, RM-RF predicts - from source and test code alone - three execution-derived signals: (1) whether the augmented test suite compiles and runs successfully, (2) whether the generated test cases increase code coverage, and (3) whether the generated test cases improve the mutation kill rate. To train and evaluate RM-RF we assemble a multilingual dataset (Java, Python, Go) of focal files, test files, and candidate test additions labeled by an execution-based pipeline, and we release an associated dataset and methodology for comparative evaluation. We tested multiple model families and tuning regimes (zero-shot, full fine-tuning, and PEFT via LoRA), achieving an average F1 of 0.69 across the three targets. Compared to conventional compile-and-run instruments, RM-RF provides substantially lower latency and infrastructure cost while delivering competitive predictive fidelity, enabling fast, scalable feedback for large-scale test generation and RL-based code optimization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動生成単体テストの実行自由度評価のための軽量報酬モデルRM-RFを提案する。 RM-RFは、候補テストを繰り返しコンパイルして実行するのではなく、ソースコードとテストコードのみから、(1)拡張テストスイートがコンパイルして正常に実行されるかどうか、(2)生成されたテストケースがコードカバレッジを増加させるかどうか、(3)生成されたテストケースが突然変異キル率を改善するかどうかの3つの実行元信号を予測する。 RM-RFをトレーニングし評価するために、焦点ファイル、テストファイル、および実行ベースパイプラインでラベル付けされた候補テスト追加の多言語データセット(Java、Python、Go)を組み立て、比較評価のための関連するデータセットと方法論をリリースする。 複数のモデルファミリとチューニングシステマ(ゼロショット、フル微調整、LORA経由PEFT)をテストし、3つのターゲットの平均F1を0.69で達成した。 従来のコンパイル/実行方式と比較して、RM-RFは、競争力のある予測忠実さを提供しながら、レイテンシとインフラコストを大幅に低減し、大規模なテスト生成とRLベースのコード最適化のための高速でスケーラブルなフィードバックを可能にする。

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