LEMUR: Integrating Large Language Models in Automated Program Verification at ICLR 2024

Core Concepts

Large Language Models (LLMs) can be effectively integrated with automated reasoners for program verification, leading to practical improvements.

Abstract

The content discusses the integration of Large Language Models (LLMs) and automated reasoners for automated program verification. It proposes a novel framework called LEMUR, which combines the abstract high-level reasoning capabilities of LLMs with the precise low-level reasoning abilities of automated reasoners. The methodology involves using LLMs to propose program invariants as sub-goals, which are then validated by automated reasoners. The article outlines the rules and procedures of the LEMUR calculus, demonstrating its soundness and efficiency through experimental evaluations on synthetic and competition benchmarks. Notably, LEMUR outperforms existing AI-powered and conventional verification tools in terms of efficiency and effectiveness. Abstract Introduction to the integration of Large Language Models (LLMs) and automated reasoners for program verification. Proposal of a novel framework named LEMUR for combining LLMs' abstract reasoning with automated reasoners' precise logic. Description of the methodology involving LLMs proposing invariants validated by automated reasoners. Demonstration of the soundness and efficiency of the LEMUR calculus through experimental evaluations on various benchmarks. Methodology Proposal of a general methodology combining LLMs and automated reasoners for program verification. Description of how LEMUR utilizes LLMs to suggest invariants validated by automated reasoners. Overview of the proof system within the LEMUR calculus. Discussion on strategies to instantiate and optimize the performance of LEMUR. Results Comparison between ESBMC, UAUTOMIZER, and different versions of GPT models within the context of Code2Inv benchmarks. Evaluation on hard SV-COMP benchmarks showcasing superior performance by LEMUR(GPT4).

Stats

この論文はICLR 2024で発表された会議論文です。 提案されたLEMURフレームワークは、LLMと自動理由付け機を組み合わせてプログラムの検証を行うことを目的としています。

Quotes

LLMと自動理由付け機を組み合わせることで、プログラムの検証において実用的な改善がもたらされます。

Key Insights Distilled From

Lemur

by Haoze Wu,Cla... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.04870.pdf

Deeper Inquiries

他の記事や研究と比較して、LEMURフレームワークの効果的な側面は何ですか

LEMURフレームワークの効果的な側面は、大規模言語モデル（LLMs）と自動プログラム検証手法を統合することである。このフレームワークは、高度な抽象的推論能力を持つLLMsと正確な低レベル推論を行う自動理由付け器の強みを組み合わせている点が特筆される。具体的には、LLMsがプログラム不変条件の提案や修復を行い、自動理由付け器がこれらの提案を検証する過程でプログラム検証タスクを実現している。このアプローチにより、高度な抽象的推論と精密な低レベル推論が結びつき、効率的かつ信頼性の高いプログラム検証手法が可能となっている。

このアプローチに対する反対意見はありますか

反対意見として考えられる点は、LLMに依存したオラクルコールやその出力内容への制約事項です。LLMは入力トークン数に制限があり、またより複雑な論理式（例：if-then-else文）生成時に苦労する場合もあります。さらに、多重ループ内での挙動解析や異種C言語ライブラリ上での厳密性向上等ではまだ限界が存在します。これらの問題点へ対処し改善する必要性が示唆されています。

それはどのようなものですか

将来的にLEMURテクノロジーはソフトウェア開発分野やセキュリティ分野で広範囲に応用され得ます。例えば、「自己修復ソフトウェア」開発や「大規模システム安全保障」等では有望です。「維持管理費削減」「品質向上」「バグ予防」という目指す方向性からも期待されます。